Kan basıncını ölçmek mi? Yapay zeka ultra modern bir teşhisle bu sorunu çözecek. Herkesin en az bir kez yapıldığını gördüğü hareket, emekliliğe mahkum gibi görünüyor: hastanın koluna sıkılan kumaş kol, onu şişiren bir pompaya bağlı tüp, bir çeşit saat üzerinde hareket etmeye başlayan el, bir yandan da bir saat gibi hareket etmeye başlayan el. kulağında stetoskop bulunan kişi değerleri okur. Çok uzak olmayan bir gelecekte, 'ritüel', teknik jargonda tansiyon aleti olarak bilinen ikonik cihazla birlikte arşivlenebilir.
Yapay zeka teşhisi: nasıl çalışacak
Çünkü yapay zeka bize yüksek tansiyonumuz olup olmadığını söyleyecek. Aslında Japon bilim adamlarından oluşan bir ekip, diyabet için de işe yarayabilecek yeni bir 'temassız' teşhis sistemi geliştirerek bu yolu açmış gibi görünüyor.
Yapay zekaya dayalı patentli bir algoritmayı yüz derisinin ve avuç içi için yüksek hızlı (5-30 saniye süren) bir videoyla birleştiren sistem, bir ön çalışmada bir deneğin hastalıktan muzdarip olup olmadığını tespit etmeyi başardı. basınç yüksek, tıpkı bir tansiyon monitörü gibi.
Sistem, Japonya'da henüz geliştirme aşamasındadır ve yazarların açıkladığı gibi, tip 1 veya tip 2 diyabeti de doğru bir şekilde tespit etmiştir. Pratik kullanım için gerekli modifikasyonlarla gelecekte hipertansiyon ve 'tatlı kan hastalığı' için hızlı ve temassız çözüm sunabilir, Kan testlerine, tansiyon ölçüm cihazlarına veya pahalı giyilebilir cihazlara gerek kalmadan tedaviye yanıtın izlenmesine yardımcı olur. Çalışma, Amerikan Kalp Derneği'nin 2024 Bilimsel Oturumlarında (16-18 Kasım, Chicago) sunulan özetler arasında yer alıyor ve açıkçası henüz hakem değerlendirmesinden geçmedi.
Proje araştırmacısı, çalışma yazarı Ryoko Uchida, “Bu yöntem bir gün insanların sağlıklarını evde izlemelerine olanak tanıyabilir ve doktor ziyaretlerinden ve kan testlerinden çekinen kişilerde iki durumun erken teşhis ve tedavisine yol açabilir” diyor. Tokyo Üniversitesi İleri Kardiyoloji Bölümü'nde. Sistem nasıl çalışıyor? Kan basıncı ve diyabet, yüzdeki ve ellerdeki kan akışını hafifçe değiştirir. Araştırmacılar, kameranın saniyede 150 görüntü hızında yüz ve avuç içi kayıtlarını yakalamadaki etkinliğini test etti. Nabız dalgalarını tespit etmek için dalga boyu verilerini kullanan araştırma ekibi, video görüntülerinde yakalanan derideki kan akışı özelliklerinden hipertansiyon ve diyabeti tespit etmek için bir yapay zeka algoritması kullandı.
Hassas ölçüm
Analizin tespit etmemize olanak sağladığı şey, örneğin, sürekli kan basıncı monitörü tarafından eşzamanlı olarak ölçülen kan basıncı değerlerinin kullanılmasıyla karşılaştırıldığında, video görüntüleri/algoritma kombinasyonunun, aşağıdakilere göre 1. aşama hipertansiyonu tespit etmede %94'lük bir doğruluğa sahip olduğudur. Amerikan Kalp Derneği kurallarına göre (130/80 mmHg'ye eşit veya daha fazla). Ve yine, diyabet taraması için glikolize hemoglobin testinin (son 1-2 aydaki ortalama kan şekeri seviyesini ölçen) kullanımıyla karşılaştırıldığında, video/algoritma kombinasyonunun kişileri tanımlamada %75 oranında doğru olduğu bulunmuştur. diyabetli.
“Kan akışı algoritmasının diyabeti tespit etmede uygulanabilirliği beni şaşırttı. Gerçekte diyabetin ana komplikasyonlarından bazıları periferik nöropati (genellikle ellerde ve ayaklarda zayıflık, ağrı ve uyuşukluk) ve kan damarı hasarına bağlı diğer hastalıklardır. Bu nedenle kan akışındaki değişikliklerin hastalığın ayırt edici özelliği olması mantıklıdır” diye belirtiyor Uchida.
Sonraki adımlar
Uzmanlar, sistemin araştırma bağlamı dışında kullanıma hazır hale gelmesi için artık birkaç adımın gerekli olduğuna dikkat çekiyor. “Hipertansiyonu tespit etmek için şunları dahil etmemiz gerekiyor: aritmileri veya düzensiz kalp atışlarını dikkate alan bir algoritma – Uchida şunu öneriyor: Gelecekte, algoritmayı geliştirmek için kullandığımız prototip kamera, yalnızca temel dalga boylarını kullanan ve veri toplaması yalnızca birkaç saniye süren bir sensörle değiştirilebilir. Bu aşamaya gelindiğinde akıllı telefonlara eklenebilir (hatta bir aynaya asılarak bir süre önünde oturulabilir) ve seri üretilip ucuz hale getirilebilir.”
Bugün bunu dikkate alırsanız benzer bir sistem daha da değer kazanır “Diyabet tanısını doğrulamanın tek yolu invaziv kan testleridiryani sadece müdahalesiz bir fotoğraf veya videoya ihtiyaç duyulsaydı, bu oyunun kurallarını değiştirebilirdi,” diye belirtiyor Uchida. Diyabet tespitinin doğruluğu arttığında, ekibin umudu, evde diyabet cihazı olarak kullanılmak üzere FDA onayı almaktır.
Yapay zeka teşhisi: nasıl çalışacak
Çünkü yapay zeka bize yüksek tansiyonumuz olup olmadığını söyleyecek. Aslında Japon bilim adamlarından oluşan bir ekip, diyabet için de işe yarayabilecek yeni bir 'temassız' teşhis sistemi geliştirerek bu yolu açmış gibi görünüyor.
Yapay zekaya dayalı patentli bir algoritmayı yüz derisinin ve avuç içi için yüksek hızlı (5-30 saniye süren) bir videoyla birleştiren sistem, bir ön çalışmada bir deneğin hastalıktan muzdarip olup olmadığını tespit etmeyi başardı. basınç yüksek, tıpkı bir tansiyon monitörü gibi.
Sistem, Japonya'da henüz geliştirme aşamasındadır ve yazarların açıkladığı gibi, tip 1 veya tip 2 diyabeti de doğru bir şekilde tespit etmiştir. Pratik kullanım için gerekli modifikasyonlarla gelecekte hipertansiyon ve 'tatlı kan hastalığı' için hızlı ve temassız çözüm sunabilir, Kan testlerine, tansiyon ölçüm cihazlarına veya pahalı giyilebilir cihazlara gerek kalmadan tedaviye yanıtın izlenmesine yardımcı olur. Çalışma, Amerikan Kalp Derneği'nin 2024 Bilimsel Oturumlarında (16-18 Kasım, Chicago) sunulan özetler arasında yer alıyor ve açıkçası henüz hakem değerlendirmesinden geçmedi.
Proje araştırmacısı, çalışma yazarı Ryoko Uchida, “Bu yöntem bir gün insanların sağlıklarını evde izlemelerine olanak tanıyabilir ve doktor ziyaretlerinden ve kan testlerinden çekinen kişilerde iki durumun erken teşhis ve tedavisine yol açabilir” diyor. Tokyo Üniversitesi İleri Kardiyoloji Bölümü'nde. Sistem nasıl çalışıyor? Kan basıncı ve diyabet, yüzdeki ve ellerdeki kan akışını hafifçe değiştirir. Araştırmacılar, kameranın saniyede 150 görüntü hızında yüz ve avuç içi kayıtlarını yakalamadaki etkinliğini test etti. Nabız dalgalarını tespit etmek için dalga boyu verilerini kullanan araştırma ekibi, video görüntülerinde yakalanan derideki kan akışı özelliklerinden hipertansiyon ve diyabeti tespit etmek için bir yapay zeka algoritması kullandı.
Hassas ölçüm
Analizin tespit etmemize olanak sağladığı şey, örneğin, sürekli kan basıncı monitörü tarafından eşzamanlı olarak ölçülen kan basıncı değerlerinin kullanılmasıyla karşılaştırıldığında, video görüntüleri/algoritma kombinasyonunun, aşağıdakilere göre 1. aşama hipertansiyonu tespit etmede %94'lük bir doğruluğa sahip olduğudur. Amerikan Kalp Derneği kurallarına göre (130/80 mmHg'ye eşit veya daha fazla). Ve yine, diyabet taraması için glikolize hemoglobin testinin (son 1-2 aydaki ortalama kan şekeri seviyesini ölçen) kullanımıyla karşılaştırıldığında, video/algoritma kombinasyonunun kişileri tanımlamada %75 oranında doğru olduğu bulunmuştur. diyabetli.
“Kan akışı algoritmasının diyabeti tespit etmede uygulanabilirliği beni şaşırttı. Gerçekte diyabetin ana komplikasyonlarından bazıları periferik nöropati (genellikle ellerde ve ayaklarda zayıflık, ağrı ve uyuşukluk) ve kan damarı hasarına bağlı diğer hastalıklardır. Bu nedenle kan akışındaki değişikliklerin hastalığın ayırt edici özelliği olması mantıklıdır” diye belirtiyor Uchida.
Sonraki adımlar
Uzmanlar, sistemin araştırma bağlamı dışında kullanıma hazır hale gelmesi için artık birkaç adımın gerekli olduğuna dikkat çekiyor. “Hipertansiyonu tespit etmek için şunları dahil etmemiz gerekiyor: aritmileri veya düzensiz kalp atışlarını dikkate alan bir algoritma – Uchida şunu öneriyor: Gelecekte, algoritmayı geliştirmek için kullandığımız prototip kamera, yalnızca temel dalga boylarını kullanan ve veri toplaması yalnızca birkaç saniye süren bir sensörle değiştirilebilir. Bu aşamaya gelindiğinde akıllı telefonlara eklenebilir (hatta bir aynaya asılarak bir süre önünde oturulabilir) ve seri üretilip ucuz hale getirilebilir.”
Bugün bunu dikkate alırsanız benzer bir sistem daha da değer kazanır “Diyabet tanısını doğrulamanın tek yolu invaziv kan testleridiryani sadece müdahalesiz bir fotoğraf veya videoya ihtiyaç duyulsaydı, bu oyunun kurallarını değiştirebilirdi,” diye belirtiyor Uchida. Diyabet tespitinin doğruluğu arttığında, ekibin umudu, evde diyabet cihazı olarak kullanılmak üzere FDA onayı almaktır.