Un algoritm AI descoperă grăsimea ascunsă în corp

grasime viscerala ai grasime oase - Foto: Freepik @thida

Cercetătorii utilizează inteligenţa artificială pentru a identifica "grăsimea ascunsă" în cadrul scanărilor osoase de rutină. Cum poate AI să arate grăsimea ascunsă?

Cercetătorii din Australia au dezvoltat un algoritm de inteligenţă artificială (AI) care estimează grăsimea ascunsă periculoasă, sau grăsimea viscerală, pe baza scanărilor densităţii osoase, care sunt utilizate pentru detectarea fracturilor la nivelul coloanei vertebrale, informează Xinhua, potrivit Agerpres.

Cum poate un algoritm AI să descopere grăsimea ascunsă în corp

Grăsimea viscerală, acea grăsime abdominală profundă şi dăunătoare care înconjoară organele, este un "factor de risc" strâns legat de probleme grave de sănătate, precum bolile de inimă, diabetul şi cancerul, potrivit unui comunicat publicat joi de Universitatea Edith Cowan (ECU) din Australia.

Echipa de la ECU antrenează algoritmul său de învăţare automată pentru a analiza scanările laterale ale coloanei vertebrale prin absorbtiometrie cu raze X cu energie duală (DXA), utilizate pentru evaluarea densităţii osoase, pentru a prezice cu precizie nivelurile de grăsime viscerală din aceste imagini, oferind informaţii noi şi valoroase despre sănătate, fără a fi necesare teste suplimentare.

Care e diferența față de IMC și raportul talie-şolduri

Metodele actuale de estimare a grăsimii viscerale, precum indicele de masă corporală, circumferinţa taliei şi raportul talie-şolduri, prezintă anumite limitări, deoarece nu pot face distincţia între diferitele tipuri de grăsime corporală, ceea ce duce la evaluări inconsistente ale obezităţii, au afirmat cercetătorii australieni.

Tehnicile de imagistică, precum RMN şi CT, oferă măsurători precise ale grăsimii viscerale, dar sunt costisitoare şi, în cazul CT, expun pacienţii la radiaţii mai puternice, au afirmat aceştia.

"Modelul de învăţare automată a fost antrenat pe mii de imagini; următorul pas este să încorporeze seturi de date suplimentare din întreaga lume, astfel încât să înveţe din cea mai mare şi mai diversă cohortă posibilă de date şi să devină cât mai eficient posibil", a declarat Syed Zulqarnain Gilani, lector senior şi cercetător principal în domeniul AI la ECU.

Google News icon  Urmărește-ne și pe Google News - abonează‑te!

Articole similare