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AI può prevedere la tua salute in età avanzata ... premendo un bottone

Grazie all'intelligenza artificiale, saremo presto in grado di prevedere il nostro rischio di sviluppare gravi condizioni di salute più avanti nella vita, solo premendo un pulsante. Ricercatori della Edith Cowan University di Perth in Australia hanno collaborato per sviluppare un software in grado di analizzare circa 60.000 scansioni in un solo giorno.

Scanner and monitor

La calcificazione aortica addominale (AAC), è una calcificazione che può accumularsi all'interno delle pareti dell'aorta addominale e prevede il rischio di sviluppare eventi di malattie cardiovascolari come infarti e ictus. E prevede inoltre il rischio di cadute, fratture e demenza in età avanzata.


Le scansioni comuni della densità ossea, usate per rilevare l'osteoporosi, possono anche rilevare l'AAC, però sono richiesti lettori esperti altamente qualificati per analizzare le immagini, un processo che può richiedere 5-15 minuti per immagine.


Ma i ricercatori della ECU hanno collaborato per sviluppare un software in grado di analizzare le scansioni molto, molto più velocemente: circa 60.000 immagini in un solo giorno. Il ricercatore professor Joshua Lewis, ha affermato che questo aumento significativo dell'efficienza sarà cruciale per l'uso diffuso dell'AAC nella ricerca e per aiutare le persone a evitare di sviluppare problemi di salute più avanti nella vita.


"Poiché queste immagini e i punteggi automatizzati possono essere acquisiti rapidamente e facilmente al momento dei test della densità ossea, possiamo arrivare a nuovi approcci in futuro per la rilevazione precoce delle malattie cardiovascolari e il monitoraggio delle malattie durante la pratica clinica di routine"
, ha affermato.

 

Risparmiare MOLTO tempo

I risultati provenivano da una collaborazione internazionale tra ECU, le università di Washington, Minnesota, Southampton e Manitoba, del Marcus Institute for Aging Research e della Hebrew SeniorLife Harvard Medical School. Veramente uno sforzo globale multidisciplinare.


Sebbene non sia il primo algoritmo sviluppato per valutare l'AAC da queste immagini, lo studio è il più grande del suo genere, si è basato sui modelli automatizzati più usati della densità ossea, ed è il primo ad essere verificato in un ambiente sanitario reale con scansioni effettuate nell'ambito dei test di routine della densità ossea.


Ha visto più di 5.000 immagini analizzate dagli esperti e dal software del team. Dopo aver confrontato i risultati, l'esperto e il software sono arrivati alla stessa conclusione per l'entità dell'AAC (basso, moderato o alto) nell'80% dei casi, una cifra impressionante dato che era la prima versione del software.


È importante sottolineare che solo il 3% delle persone che si ritiene abbiano livelli alti di AAC sono stati diagnosticati erroneamente con livelli bassi dal software. Il professor Lewis ha detto:

"Ciò è notevole in quanto questi sono individui con la massima entità di malattia e il rischio più alto di eventi cardiovascolari fatali e non fatali e mortalità per tutte le cause. Mentre c'è ancora del lavoro per migliorare l'accuratezza del software rispetto alle letture umane, questi risultati provengono dal nostro algoritmo versione 1.0 e abbiamo già migliorato i risultati sostanzialmente con le nostre versioni più recenti.

"La valutazione automatizzata della presenza e dell'estensione di AAC con accuratezze simili agli specialisti di scansioni offrono la possibilità di test su larga scala per le malattie cardiovascolari e altre condizioni, anche prima che qualcuno abbia sintomi. Ciò consentirà alle persone a rischio di apportare molto prima i cambiamenti di stile di vita necessari, e li metterà in una posizione migliore per essere più sani negli anni successivi".

 

 

 


Fonte: Edith Cowan University (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: N Sharif, [+15], JR Lewis. Machine learning for abdominal aortic calcification assessment from bone density machine-derived lateral spine images. eBioMedicine, 2023, DOI

Copyright: Tutti i diritti di testi o marchi inclusi nell'articolo sono riservati ai rispettivi proprietari.

Liberatoria: Questo articolo non propone terapie o diete; per qualsiasi modifica della propria cura o regime alimentare si consiglia di rivolgersi a un medico o dietologo. Il contenuto non rappresenta necessariamente l'opinione dell'Associazione Alzheimer OdV di Riese Pio X ma solo quella dell'autore citato come "Fonte". I siti terzi raggiungibili da eventuali collegamenti contenuti nell'articolo e/o dagli annunci pubblicitari sono completamente estranei all'Associazione, il loro accesso e uso è a discrezione dell'utente. Liberatoria completa qui.

Nota: L'articolo potrebbe riferire risultati di ricerche mediche, psicologiche, scientifiche o sportive che riflettono lo stato delle conoscenze raggiunte fino alla data della loro pubblicazione.


 

 

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