Inteligența artificială oferă informații personalizate de sănătate cu ajutorul unui RMN al întregului corp

Într-un studiu recent publicat în eBioMedicine, o echipă de cercetători din Germania și Statele Unite demonstrează potențialul utilizării inteligenței artificiale (IA) și a imagisticii prin rezonanță magnetică (IRM) la nivelul întregului corp pentru a evalua riscul de mortalitate, oferind astfel o abordare mai precisă și mai nuanțată a evaluării stării de sănătate și a medicinei preventive.
Cercetătorii au conceput un model de învățare aprofundată (deep learning) capabil să cuantifice automat și cu acuratețe distribuția volumetrică a diverselor componente ale corpului, precum masa musculară, grăsimea subcutanată, viscerală și intramusculară, folosind secvențe MRI specializate (Dixon 3D VIBE).

Comparativ cu metodele tradiționale, bazate în principal pe analiza unei singure secțiuni (de exemplu, nivelul vertebrei L3), abordarea volumetrică IA a oferit informații mult mai detaliate și relevante despre factorii care influențează riscul global de deces. Studiul a fost realizat pe mii de participanți din două mari cohorte occidentale (UK Biobank și NAKO), acoperind adulți cu vârste cuprinse între 40 și 84 de ani, și a integrat date clinice, demografice și imagistice complexe.

Rezultatele au arătat că anumite componente ale compoziției corporale, în special masa musculară și grăsimea intramusculară, au o valoare prognostică superioară în ceea ce privește mortalitatea, în comparație cu indicatori tradiționali. Astfel, indivizii cu mase musculare mai reduse și cu un conținut mai mare de grăsime intramusculară au prezentat un risc crescut de deces. În același timp, diferențele dintre sexe și între indivizii cu diverși indici de masă corporală (IMC) au influențat semnificația acestor biomarkeri, sugerând necesitatea unei abordări personalizate și țintite.

Metoda de segmentare automată bazată pe IA s-a dovedit a fi extrem de precisă, având un grad înalt de concordanță cu măsurătorile manuale și reducând considerabil povara clinică legată de analiza imaginilor. Datele obținute sugerează că, prin încorporarea acestor instrumente de analiză a compoziției corporale la scară largă, medicii ar putea identifica mai ușor persoanele cu risc ridicat, orientând intervențiile preventive și monitorizarea ulterioară într-un mod mult mai eficient. Deși studiul a fost realizat într-o populație occidentală și pe o durată limitată de timp, aceste concluzii deschid calea pentru integrarea volumetrică sistematică a compoziției corporale în practica medicală și pentru studii viitoare care să extindă generalizabilitatea și să evalueze impactul asupra managementului clinic.

sursa: News Medical