Onderzoekers van de Edith Cowan Universiteit hebben software ontwikkeld om snel scans van de botdichtheid te analyseren om verkalking van de abdominale aorta (AAC) te detecteren, een voorspeller van cardiovasculaire gebeurtenissen en andere gezondheidsrisico's. De software verwerkt beelden met een overeenstemming van maximaal 80% met experts, wat een revolutie teweegbrengt in de vroege ziektedetectie in de dagelijkse klinische praktijk.
Botdichtheidsscans kunnen nu snel indicatoren voor cardiovasculaire gezondheidsrisico's identificeren. Met kunstmatige intelligentie zullen we binnenkort met één druk op de knop ons toekomstige risico op ernstige gezondheidsziekten kunnen voorspellen. Abdominale aorta calcificatie (AAC) is de afzetting van calcium in de wand van de abdominale aorta. Het kan duiden op een verhoogd risico op cardiovasculaire voorvallen, waaronder een hartaanval en beroerte.
Het kan ook uw risico op vallen, breuken en dementie op latere leeftijd voorspellen. Handig genoeg kunnen reguliere scans van de botdichtheidsmachine die worden gebruikt om osteoporose te detecteren, ook AAC detecteren. Er zijn echter hoogopgeleide experts nodig om de beelden te analyseren, en het analyseproces kan 5 tot 15 minuten per beeld duren.
Maar onderzoekers van de School of Science van Edith Cowan University (ECU) en de School of Medicine and Health Sciences hebben samengewerkt om software te ontwikkelen die gescande afbeeldingen veel sneller kan analyseren: ongeveer 60.000 afbeeldingen per dag.
Universitair hoofddocent Joshua Lewis, onderzoeker en Heart Foundation Future Leaders Fellow, zei dat deze enorme toename in efficiëntie cruciaal is voor het wijdverbreide gebruik van OC in onderzoek en om mensen te helpen gezondheidsproblemen op latere leeftijd te voorkomen.
"Omdat deze beelden en geautomatiseerde scores snel en eenvoudig kunnen worden verkregen tijdens het testen van de botdichtheid, kan dit in de toekomst leiden tot nieuwe methoden voor vroege detectie van hart- en vaatziekten en ziektemonitoring in de routinematige klinische praktijk", zei hij.
De resultaten zijn het resultaat van een internationale samenwerking tussen Edith Cowan University, de University of Western Australia, de University of Minnesota, de University of Southampton, de University of Manitoba, het Marcus Institute on Aging en de Hebrew Senior Living Harvard Medical School. Dit is een werkelijk multidisciplinaire mondiale samenwerking. Hoewel dit niet het eerste algoritme is dat AAC op basis van deze beelden beoordeelt, is dit onderzoek het grootste in zijn soort. Het is gebaseerd op het meest gebruikte model voor botdichtheidsmachines en is het eerste dat in de echte wereld wordt getest met behulp van beelden als onderdeel van routinematige testen van de botdichtheid.
Meer dan 5.000 beelden werden geanalyseerd door de software van de expert en het onderzoeksteam. Na het vergelijken van de resultaten kwamen de experts en de software in 80% van de gevallen tot dezelfde conclusie over de mate van AAC (laag, gemiddeld of hoog) - een indrukwekkend aantal als je bedenkt dat dit de eerste versie van de software is. Belangrijk is dat slechts 3% van de mensen waarvan werd gedacht dat ze hoge AAC-niveaus hadden, door de software ten onrechte werd gediagnosticeerd met lage AAC-niveaus.
Professor Lewis zei: "Dit is opmerkelijk omdat dit de mensen zijn met de ernstigste ziekte en het hoogste risico op fatale en niet-fatale cardiovasculaire voorvallen en sterfte door alle oorzaken. Hoewel de nauwkeurigheid van de software nog moet worden verbeterd in vergelijking met handmatige metingen, zijn deze resultaten gegenereerd door versie 1.0 van ons algoritme en onze nieuwste versie heeft de resultaten aanzienlijk verbeterd."
"Geautomatiseerde beoordeling van de aanwezigheid en omvang van AAC met een nauwkeurigheid vergelijkbaar met die van beeldvormingsdeskundigen opent de mogelijkheid van grootschalige screening op hart- en vaatziekten en andere ziekten - zelfs voordat iemand symptomen ontwikkelt. Hierdoor kunnen mensen die risico lopen de noodzakelijke veranderingen in hun levensstijl eerder doorvoeren en kunnen ze later in hun leven gezonder leven."