Các nhà nghiên cứu tại Đại học Edith Cowan đã phát triển phần mềm phân tích nhanh kết quả quét mật độ xương nhằm phát hiện tình trạng vôi hóa động mạch chủ bụng (AAC), một yếu tố dự báo các biến cố tim mạch và các nguy cơ sức khỏe khác. Phần mềm xử lý hình ảnh với sự đồng tình lên tới 80% với các chuyên gia, cách mạng hóa việc phát hiện bệnh sớm trong thực hành lâm sàng thông thường.
Quét mật độ xương giờ đây sẽ nhanh chóng xác định các chỉ số nguy cơ sức khỏe tim mạch. Với trí tuệ nhân tạo, chúng ta sẽ sớm có thể dự đoán nguy cơ mắc các bệnh nghiêm trọng về sức khỏe trong tương lai chỉ bằng một nút nhấn. Vôi hóa động mạch chủ bụng (AAC) là sự lắng đọng canxi trong thành động mạch chủ bụng. Nó có thể báo hiệu sự gia tăng nguy cơ mắc các biến cố tim mạch, bao gồm đau tim và đột quỵ.
Nó cũng dự đoán nguy cơ té ngã, gãy xương và mất trí nhớ sau này trong cuộc sống. Thuận tiện, quét mật độ xương thường xuyên được sử dụng để phát hiện bệnh loãng xương cũng có thể phát hiện AAC. Tuy nhiên, cần phải có các chuyên gia được đào tạo chuyên sâu để phân tích hình ảnh và quá trình phân tích có thể mất 5-15 phút cho mỗi hình ảnh.
Nhưng các nhà nghiên cứu từ Trường Khoa học và Trường Khoa học Y tế và Sức khỏe tại Đại học Edith Cowan (ECU) đã hợp tác để phát triển phần mềm có thể phân tích hình ảnh được quét nhanh hơn nữa: khoảng 60.000 hình ảnh mỗi ngày. Phó giáo sư Joshua Lewis, nhà nghiên cứu
và Thành viên các nhà lãnh đạo tương lai của Quỹ Tim mạch, cho biết sự gia tăng hiệu quả to lớn này là rất quan trọng để sử dụng rộng rãi AAC trong nghiên cứu và giúp mọi người tránh các vấn đề sức khỏe sau này trong cuộc sống.
"Bởi vì những hình ảnh này và tính điểm tự động có thể thu được nhanh chóng và dễ dàng tại thời điểm kiểm tra mật độ xương, điều này trong tương lai có thể dẫn đến các phương pháp mới để phát hiện sớm bệnh tim mạch và theo dõi bệnh trong thực hành lâm sàng thông thường," ông nói.
Kết quả đến từ sự hợp tác quốc tế giữa Đại học Edith Cowan, Đại học Tây Úc, Đại học Minnesota, Đại học Southampton, Đại học Manitoba, Viện Lão hóa Marcus và Cuộc sống của người cao tuổi Do Thái tại Trường Y Harvard. Đây thực sự là sự hợp tác toàn cầu đa ngành. Mặc dù đây không phải là thuật toán đầu tiên đánh giá AAC từ những hình ảnh này nhưng nghiên cứu này là nghiên cứu lớn nhất thuộc loại này, dựa trên mô hình máy đo mật độ xương được sử dụng phổ biến nhất và là nghiên cứu đầu tiên được thử nghiệm trong thế giới thực bằng cách sử dụng hình ảnh như một phần của kiểm tra mật độ xương định kỳ.
Hơn 5.000 hình ảnh được phân tích bằng phần mềm của các chuyên gia và nhóm nghiên cứu. Sau khi so sánh kết quả, các chuyên gia và phần mềm đều đưa ra kết luận giống nhau về mức độ AAC (thấp, trung bình hoặc cao) tới 80% - một con số ấn tượng vì đây là phiên bản đầu tiên của phần mềm. Điều quan trọng là chỉ có 3% số người được cho là có mức AAC cao bị phần mềm chẩn đoán không chính xác là có mức AAC thấp.
Giáo sư Lewis cho biết: "Điều này rất đáng chú ý vì đây là những người mắc bệnh nặng nhất và có nguy cơ cao nhất mắc các biến cố tim mạch gây tử vong và không gây tử vong cũng như tử vong do mọi nguyên nhân. Mặc dù độ chính xác của phần mềm vẫn có thể được cải thiện so với cách đọc thủ công, nhưng những kết quả này được tạo ra bởi phiên bản 1.0 của thuật toán của chúng tôi và phiên bản mới nhất của chúng tôi đã cải thiện đáng kể kết quả." Kết quả được cải thiện. "
" Tự động đánh giá sự hiện diện và mức độ của AAC với độ chính xác tương tự như các chuyên gia hình ảnh, mở ra khả năng sàng lọc trên quy mô lớn đối với bệnh tim mạch và các bệnh khác - ngay cả trước khi ai đó phát triển bất kỳ triệu chứng nào. Điều này sẽ cho phép những người có nguy cơ thực hiện những thay đổi cần thiết trong lối sống sớm hơn và giúp họ sống khỏe mạnh hơn sau này."