Inteligența artificială ar putea să detecteze osteoporoza în stadii incipiente

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google

Urmărește-ne in Discover

Osteoporoza este atât de dificil de detectat în stadii incipiente, încât este numită „boala tăcută”. Cum ar fi însă dacă inteligența artificială ar putea ajuta la prezicerea șanselor unui pacient de a suferi de această boală înainte de a păși în cabinetul unui medic?

Cercetătorii de la Universitatea Tulane au făcut progrese în această direcție, dezvoltând un nou algoritm de învățare profundă care a depășit performanțele metodelor existente de predicție a riscului de osteoporoză bazate pe calculator, ceea ce ar putea duce la diagnosticarea timpurie și la rezultate mai bune pentru pacienții cu risc de osteoporoză.

Rezultatele lor au fost publicate recent în Frontiers in Artificial Intelligence.

Modelele de învățare profundă s-au făcut remarcate pentru capacitatea lor de a imita rețelele neuronale umane și de a găsi tendințe în cadrul unor seturi mari de date fără a fi programate în mod specific în acest sens.

Osteoporoza este dificil de detectat în stadii incipiente

Cercetătorii au testat modelul de rețea neuronală profundă (DNN) împotriva a patru algoritmi convenționali de învățare automată și a unui model tradițional de regresie, utilizând date de la peste 8 000 de participanți cu vârsta de 40 de ani și peste din cadrul studiului Louisiana Osteoporosis Study, scrie EurekAlert.

DNN a obținut cea mai bună performanță globală de predicție, măsurată prin punctarea capacității fiecărui model de a identifica adevărații pozitivi și de a evita greșelile.

„Cu cât riscul de osteoporoză este detectat mai devreme, cu atât mai mult timp are un pacient pentru măsuri preventive”, a declarat autorul principal Chuan Qiu, profesor asistent de cercetare la Tulane School of Medicine Center for Biomedical Informatics and Genomics. „Am fost încântați să vedem că modelul nostru DNN depășește alte modele în predicția precisă a riscului de osteoporoză într-o populație îmbătrânită”.

Cea mai bună performanță globală de predicție

În testarea algoritmilor folosind un eșantion mare de date de sănătate din lumea reală, cercetătorii au reușit, de asemenea, să identifice cei mai importanți factori pentru prezicerea riscului de osteoporoză: greutate, vârstă, sex, forță de prindere, înălțime, consumul de bere, consumul de alcool, anii de fumat și nivelul veniturilor.

În special, modelul DNN simplificat care utilizează acești factori de risc principali a avut o performanță aproape la fel de bună ca modelul complet care a inclus toți factorii de risc.

Deși Qiu a recunoscut că mai sunt multe de făcut înainte ca inteligența artificială să poată fi utilizată de public pentru a prezice riscul de osteoporoză al unei persoane, el a declarat că identificarea beneficiilor modelului de învățare profundă a fost un pas în această direcție.

Vă recomandăm să mai citiți și:

Steroizii inhalatorii, asociați cu un risc crescut de osteoporoză pentru oamenii care suferă de astm

Medicament pentru osteoporoză, posibil tratament eficient pentru pacienții COVID-19

Top 6 metode prin care poţi ţine osteoporoza la distanţă

Terapia cu celule stem va trata osteoporoza. Milioane de oameni pot fi salvate în fiecare an