Разработка алгоритма на основе искусственного интеллекта для определения висцерального жира

Исследователи из Австралии разрабатывают алгоритм искусственного интеллекта (ИИ), который сможет оценить количество опасного «скрытого жира» (также известного как висцеральный жир) с помощью сканирования плотности костей, которое используется для выявления переломов позвоночника.

В заявлении австралийского Университета Эдит Коуэн (ECU) от 4 сентября говорится, что висцеральный жир — вредный жир на животе, который окружает органы тела — является фактором, вызывающим серьезные проблемы со здоровьем, такие как болезни сердца, диабет и рак.

Исследовательская группа ECU обучает алгоритм машинного обучения анализу изображений, полученных с помощью двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии (DXA) боковой проекции позвоночника, используемых для оценки плотности костной ткани, чтобы точно прогнозировать количество висцерального жира на основе этих изображений, предоставляя ценную информацию о состоянии здоровья без необходимости проведения дополнительных исследований.

По словам исследователей, существующие методы оценки висцерального жира, такие как индекс массы тела (ИМТ), окружность талии и соотношение талии и бедер, имеют ограничения, поскольку они не позволяют различать разные типы жира в организме, что приводит к противоречивым оценкам ожирения.

Такие методы визуализации, как магнитно-резонансная томография (МРТ) и компьютерная томография (КТ), позволяют точно измерить висцеральный жир, но они дороги и, в случае КТ, могут подвергать пациентов более высоким уровням радиации.

Г-н Сайед Зулькарнайн Гилани, старший преподаватель и ведущий специалист по искусственному интеллекту в ECU, сказал, что модель машинного обучения была обучена на тысячах изображений, следующим шагом является включение большего количества наборов данных со всего мира, чтобы достичь максимальной эффективности./.

(TTXVN/Вьетнам+)

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