Novi automatizovani algoritam za mašinsko učenje razvili su istraživači sa Univerziteta Edit Kovan (ECU). Algoritam precizno procenjuje kalcifikacija abdominalne aorte (AAC) tokom rutinskog testiranja gustine kostiju. AAC je priznata mera uznapredovale vaskularne bolesti.
Novi metod detekcije značajno skraćuje vremenski okvir za proveru AAC. U poređenju sa pet do šest minuta koje bi iskusnom čitaocu trebalo da dobije AAC rezultat od jedne slike, novom algoritmu je potrebno manje od minuta da predvidi AAC rezultate za stotine slika
„Znamo da je umerena do ekstenzivna AAC, koja se primećuje kod jedne od dve od ovih starijih žena, povezana sa padovima i prelomima. Utvrđivanje da li ovi odnosi ostaju uporedivi nakon automatizacije je kritičan korak za poboljšanje kliničke korisnosti bočnih slika kičme snimljenih tokom kosti ispitivanje gustine“.
Studija koju je vodio ECU postdoktorski istraživač dr. Jack Dalla Via nedavno je objavljena u Journal of Bone and Mineral Research. Utvrđeno je da su žene sa umerenim do ekstenzivnim AAC, izvedenim putem algoritma, imale povećan rizik od hospitalizacije i kliničkih fraktura uzrokovanih padom, u poređenju sa onima sa niskim AAC. Studija je prva takve vrste, koja otkriva da automatski procenjeni AAC može da identifikuje stariju ženu sa povećanim rizikom od padova i preloma.
Dr Dalla Via je rekao da bi automatizovani algoritam omogućio da se AAC trenutno i neprimetno proceni i prijavi u kliničkoj praksi kad god se napravi bočna slika kičme.
„Važno je da naš algoritam ima dobre nivoe saglasnosti sa AAC-om koji su ručno procenili obučeni stručnjaci.
„Skeniranje gustine kostiju uključuje veoma nisku dozu zračenja i rutinski se koristi za skrining osteoporoze, koji se najčešće izvodi kod starijih žena. Stoga, sposobnost ovog pristupa mašinskog učenja da pruži nove informacije o padovima i prelomima bez mišića, bez kostiju rizik u vreme testiranja gustine kostiju bi bio izuzetno vredan.“
„Osim padova i preloma, pokazali smo da je AAC snažan prediktor kardiovaskularnih događaja, demencije u kasnom životu i mortaliteta. Ovo je važno u kontekstu oportunističkog zdravstvenog pregleda za druge zdravstvene ishode“, dodao je on.
Dr Dalla Via je rekla da su potencijalni mehanizmi koji leže u osnovi uočene veze između AAC i padova i rizika od preloma još uvek nepoznati. Međutim, to bi moglo da se odnosi na zajedničke osnovne mehanizme kao što su hronična upala niskog stepena, zajednički faktori rizika kao što je pušenje ili poremećeni protok krvi, što može doprineti povećanju rizika od preloma. Vaskularne bolesti takođe mogu doprineti povećanju sklonosti padovima i kasnijim prelomima.
Sledeći korak je verifikacija performansi algoritma u nezavisnim kohortama, posebno u rutinskim uslugama kliničke denzitometrije kostiju.
Viši autor, vanredni profesor Džošua Luis, rekao je da sada želi da vidi prednosti ovog prodornog istraživanja koje će biti dostupne šire: „Već su pokazale interesovanje i domaće i međunarodne kompanije koje žele da komercijalizuju ovaj proizvod.“
