Développement d'un algorithme basé sur l'IA pour déterminer la graisse viscérale

La graisse viscérale, la couche nocive de graisse abdominale qui entoure les organes du corps, contribue à de graves problèmes de santé comme les maladies cardiaques, le diabète et le cancer.

Des chercheurs australiens développent un algorithme d’intelligence artificielle (IA) capable d’estimer la quantité de « graisse cachée » dangereuse (également appelée graisse viscérale) à partir d’analyses de densité osseuse, utilisées pour détecter les fractures de la colonne vertébrale.

Dans un communiqué, l'Université australienne Edith Cowan (ECU) a déclaré le 4 septembre que la graisse viscérale, la couche nocive de graisse abdominale qui entoure les organes du corps, est un facteur à l'origine de graves problèmes de santé tels que les maladies cardiaques, le diabète et le cancer.

L'équipe de recherche de l'ECU forme un algorithme d'apprentissage automatique pour analyser les scanners d'absorptiométrie à rayons X à double énergie (DXA) de la colonne vertébrale latérale, utilisés pour évaluer la densité osseuse, afin de prédire avec précision la graisse viscérale à partir de ces images, fournissant ainsi de nouvelles informations précieuses sur la santé sans nécessiter de tests supplémentaires.

Les méthodes actuelles d’estimation de la graisse viscérale, telles que l’indice de masse corporelle (IMC), le tour de taille et le rapport taille-hanches, présentent des limites car elles ne permettent pas de distinguer les différents types de graisse corporelle, ce qui conduit à des évaluations incohérentes de l’obésité, selon les chercheurs.

Les techniques d’imagerie telles que l’imagerie par résonance magnétique (IRM) et la tomodensitométrie (TDM) peuvent mesurer avec précision la graisse viscérale, mais sont coûteuses et, dans le cas de la TDM, peuvent exposer les patients à une exposition aux radiations plus élevée.

M. Syed Zulqarnain Gilani, maître de conférences et scientifique de premier plan en IA à l'ECU, a déclaré que le modèle d'apprentissage automatique a été formé sur des milliers d'images, la prochaine étape consiste à intégrer davantage d'ensembles de données du monde entier pour pouvoir être aussi efficace que possible.

(Vietnam+)

Source : https://www.vietnamplus.vn/phat-trien-thuat-toan-su-dung-ai-de-xac-dinh-luong-mo-trong-noi-tang-post1059916.vnp