Analiza care îți poate prezice dacă mori în următorii cinci ani

Autorul pricipal al studiului, medicul Luke Oakden-Rayner, de la Școala de Sănătate Publică a Universității din Adelaide, Australia, alături de colegii săi, cred că descoperirea lor poate însemna o avansare în ceea ce privește medicina de precizie. Acest domeniu este definit de institutele naționale de sănătate drept „O abordare emergentă pentru tratamentul și prevenirea bolilor, care ia în considerare variabilitatea individuală a genelor, a mediului și a stilului de viață pentru fiecare persoană”. 

După cum notează autorii studiului, medicina de precizie se bazează pe descoperirea markerilor biologici care sunt indicatori exacți ai riscului bolii, răspunsului la tratament sau pronosticului bolii. Specialiștii consideră că radiologia are un rol important în acest domeniu.

LIVE UPDATE Război în Ucraina, ziua 1.419. Atacuri aeriene rusești devastatoare la Harkov. Cel puțin patru morți

08:33

SPORT A plecat peste hotare și a devenit cea mai MEDALIATĂ româncă dintr-o disciplină sportivă inedită

08:30

„Noi credem că imaginile de la radiologiile de rutină au fost ignorate de-a lungul timpului în contextul medicinei de precizie și aducem motive care să îi convingă pe medici cu privire la puterea tehnicilor medicale noi care pot fi aplicate imaginilor de la radiologii, ca bază a drumului către descoperirea de noi markeri biologici”, explică cercetătorii. 

„Progresele recente în domeniul analizei imaginilor medicale au arătat că însușirile imaginii detectabile cu ajutorul computerelor, pot aproxima puterea descriptivă a biopsiei, microscopiei și chiar analizei ADN pentru o serie de patologii”, continuă aceștia. 

Momentul morții pacientului, prezis de medici cu 69% acuratețe

Pentru studiul lor, oamenii de știință și-au propus să afle dacă pot „învăța” un computer să arate, în urma analizării informațiilor din tomografiile computerizate, care sunt șansele ca un om să moară în următorii 5 ani. 

Primul pas a fost acela de a aduna peste 15.000 de tomografii făcute la nivelul a șapte țesuturi diferite ale corpului, ale unor pacienți de 60 sau peste 60 de ani. Folosind tehnici de regresie logistică cercetătorii au reușit să identifice un număr de caracteristici ale imaginilor care puteau fi asociate riscului de mortalitate în următorii 5 ani. 

Echipa a combinat apoi informațiile obținute cu o tehnică de analiză amănunțită. Medicul Oakden-Rayner a explicat că aceasta este metoda prin care computerele pot fi „învățate” cum să înțeleagă și să analizeze imaginile. 

„În loc să se concentreze pe diagnosticarea bolilor, sistemele automate pot prezice rezultatele medicale într-un mod în care medicii nu sunt instruiți să facă, prin încorporarea volumelor mari de date și identificarea acelor informații insesizabile la o simplă analiză”, explică specialistul. 

Pasul următor a fost folosirea unui computer pentru a analizat tomografiile de la nivelul pieptului ale unui număr de 48 de pacienți de 60 sau peste 60 de ani. În acest fel și-au dat seama că astfel pot prezice șansele lor de a muri în următorii 5 ani cu o acuratețe de 69%, comparativ cu predicțiile pe care le pot face medicii. 

„Deși pentru acest studiu a fost folosit doar un mic eșantion de pacienți, cercetările noastre arată cum computerul a învățat să recunoască imagistica complexă a bolilor, ceea ce, în cazul experiților umani, necesită o pregătire extensivă”, susține medicul Oakden-Rayner. 

Următorul pas al echipei este acela de a folosi tehnicile computerizate pentru a analiza tomografiile a zeci de mii de pacienți.