Forskere i Australia utvikler en kunstig intelligens (KI)-algoritme som kan estimere mengden farlig «skjult fett» (også kjent som visceralt fett) fra bentetthetsskanninger – som brukes til å oppdage ryggbrudd.
I en uttalelse sa Australias Edith Cowan University (ECU) 4. september at visceralt fett, det skadelige laget av magefett som omgir kroppens organer, er en faktor som forårsaker alvorlige helseproblemer som hjertesykdom, diabetes og kreft.
ECU-forskerteamet trener en maskinlæringsalgoritme for å analysere lateral ryggrads dual-energy røntgenabsorptiometri (DXA)-skanninger, som brukes til å vurdere bentetthet, for å nøyaktig forutsi visceralt fett fra disse bildene, noe som gir verdifull ny helseinnsikt uten behov for ytterligere testing.
Nåværende metoder for å estimere visceralt fett, som kroppsmasseindeks (BMI), midjeomkrets og midje-hofte-forhold, har begrensninger fordi de ikke kan skille mellom ulike typer kroppsfett, noe som fører til inkonsistente vurderinger av fedme, ifølge forskerne.
Avbildningsteknikker som magnetisk resonansavbildning (MR) og computertomografi (CT) kan måle visceralt fett nøyaktig, men er dyre, og i tilfelle CT kan de eksponere pasienter for høyere strålingseksponering.
Syed Zulqarnain Gilani, førsteamanuensis og ledende AI- forsker ved ECU, sa at maskinlæringsmodellen har blitt trent på tusenvis av bilder, og at neste steg er å innlemme flere datasett fra hele verden for å kunne være så effektiv som mulig.
Kilde: https://www.vietnamplus.vn/phat-trien-thuat-toan-su-dung-ai-de-xac-dinh-luong-mo-trong-noi-tang-post1059916.vnp
Kommentar (0)