人工智能可以改善糖尿病診斷

根據(jù)發(fā)表在《放射學(xué)》雜志上的一項(xiàng)新研究，使用全自動(dòng)人工智能 (AI) 深度學(xué)習(xí)模型，研究人員能夠在腹部 CT 掃描中識(shí)別出 2 型糖尿病的早期跡象。

2型糖尿病影響大約 13% 的美國(guó)成年人，另外 34.5% 的成年人符合糖尿病前期的標(biāo)準(zhǔn)。由于癥狀起效緩慢，因此在早期診斷疾病很重要。一些糖尿病前期病例可持續(xù)長(zhǎng)達(dá) 8 年，早期診斷將使患者能夠改變生活方式以改變疾病的進(jìn)展。

腹部 CT 成像可以成為診斷 2 型糖尿病的有前途的工具。CT 成像已廣泛用于臨床實(shí)踐，它可以提供大量關(guān)于胰腺的信息。以前的研究表明，糖尿病患者比非糖尿病患者更容易在胰腺內(nèi)積聚更多的內(nèi)臟脂肪和脂肪。然而，該研究的共同資深作者、美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院高級(jí)研究員兼放射科醫(yī)師 Ronald M. Summers 醫(yī)學(xué)博士說(shuō)，在研究胰腺周?chē)母闻K、肌肉和血管方面還沒(méi)有做太多工作。馬里蘭州貝塞斯達(dá)的臨床中心。

“對(duì)胰腺和胰腺外特征的分析是一種新穎的方法，據(jù)我們所知，在以前的工作中尚未顯示，”第一作者 Hima Tallam 說(shuō)，BSE，醫(yī)學(xué)博士/博士。學(xué)生。

由放射科醫(yī)生或訓(xùn)練有素的專家手動(dòng)分析低劑量非對(duì)比胰腺 CT 圖像是一個(gè)耗時(shí)且困難的過(guò)程。作者說(shuō)，為了應(yīng)對(duì)這些臨床挑戰(zhàn)，需要改進(jìn)胰腺的自動(dòng)圖像分析。

對(duì)于這項(xiàng)回顧性研究，Summers 博士及其同事與共同資深作者、威斯康星大學(xué)醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生學(xué)院放射學(xué)教授 Perry J. Pickhardt 醫(yī)學(xué)博士密切合作，使用了接受常規(guī)治療的患者數(shù)據(jù)集在威斯康星大學(xué)醫(yī)院和診所使用 CT 進(jìn)行結(jié)直腸癌篩查。在 2004 年至 2016 年期間接受篩查的 8,992 名患者中，572 人被診斷出患有 2 型糖尿病，1,880 人患有血糖異常，這一術(shù)語(yǔ)指的是血糖水平過(guò)低或過(guò)高。糖尿病和血糖異常診斷之間沒(méi)有重疊。

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