健康

研究者は人工知能を使用して、日常の骨スキャンで「隠れた脂肪」を特定します

オーストラリアの研究者は、脊椎の骨折を検出するために使用される骨密度スキャンに基づいて、危険な隠れ脂肪または内臓脂肪を推定する人工知能アルゴリズム（AI）を開発しました、と新華は報告しています。 エディス・コーワン（ECU）が木曜日に発表した声明によると、臓器を取り巻く深くて有害な腹部脂肪は、心臓病、糖尿病、癌などの深刻な健康問題に近い「危険因子」です。 ECUチームは、自動学習アルゴリズムをトレーニングして、骨密度を評価するために使用されるデュアルエネルギー（DXA）吸収（DXA）によって脊椎の横方向のスキャンを分析し、これらの画像からの内臓脂肪のレベルを正確に予測し、さらなるテストなしで健康に関する新しい貴重な情報を提供します。 オーストラリアの研究者によると、ボディマス指数、ウエスト周囲、ウエスト波の比率などの内臓脂肪の推定方法には、異なるタイプの体脂肪を区別できないため、特定の制限があります。 MRIやCTなどの画像技術は、内臓脂肪の正確な測定値を提供しますが、高価であり、CTの場合、患者をより強い放射線にさらします、と彼らは言いました。 「自動学習モデルは、数千の画像でトレーニングされました。次のステップは、世界に追加のデータセットを組み込むことであり、最大かつ最も多様なデータコホートから学び、可能な限り効率的になることです」と、ECUのAgerpresの上級講師兼主任研究者であるSyed Zulqarnain Gilani氏は述べています。 #研究者は人工知能を使用して日常の骨スキャンで隠れた脂肪を特定します