Кобе университетінің зерттеушілері алақанның сыртқы жағы мен жұдырықтың фотосуреттері арқылы сирек кездесетін эндокриндік ауру — акромегалияны анықтай алатын жасанды интеллект жүйесін әзірледі. Бұл әдіс пациенттердің бет-әлпетінің суреттерін пайдаланбай, олардың құпиялылығын сақтай отырып, диагноздың жоғары дәлдігін қамтамасыз етеді. Жаңа технология дәрігерлерге пациенттерді мамандарға жылдам жіберуге және ресурстары шектеулі аймақтарда медициналық көмекке қолжетімділікті арттыруға көмектеседі деп күтілуде.

Аурудың ерекшеліктері

Акромегалия — көбіне орта жаста байқалатын сирек ауру. Ол өсу гормонының шамадан тыс бөлінуімен байланысты, нәтижесінде қол-аяқтың ұлғаюы, бет пішінінің өзгеруі, сондай-ақ сүйектер мен ішкі ағзалардың аномальды өсуі орын алады. Ауру баяу дамиды, көбіне бірнеше жыл бойы байқалмайды, бұл ерте анықтауды қиындатады. Емделмеген жағдайда акромегалия ауыр асқынуларға және өмір сүру ұзақтығының шамамен 10 жылға қысқаруына әкелуі мүмкін. Аурудың сиректігі мен баяу үдеуіне байланысты диагноз қоюға он жылға дейін уақыт кетуі ықтимал.

Жаңа тәсілдің артықшылықтары

Бар зерттеулерді талдау көрсеткендей, көптеген жасанды интеллект жүйелері ауруларды анықтау үшін бет суреттерін пайдаланады, алайда бұл құпиялылыққа қатысты алаңдаушылық тудырады. Осы мәселені шешу үшін зерттеушілер қолдың өзгерістеріне назар аударды, себебі акромегалия көбіне қолда байқалады. Жеке деректерді қорғауды күшейту мақсатында тек алақанның сыртқы жағы мен жұдырықтың суреттері қолданылды, ал алақанның ішкі жағының суреттерінен бас тартылды, өйткені алақан сызықтары әр адамға тән және жеке басын анықтауға мүмкіндік береді.

Зерттеуге Жапонияның 15 медициналық мекемесінен 725 пациент қатысып, жасанды интеллект моделін оқыту мен сынау үшін 11 000-нан астам сурет ұсынды.

Нәтижелері мен болашағы

Жасанды интеллект моделі қол суреттері арқылы акромегалияны анықтауда жоғары сезімталдық пен нақтылық көрсетті және дәлдігі бойынша тәжірибелі эндокринологтардан асып түсті. Бұл нәтижеге бет-әлпет белгілерін пайдаланбай-ақ қол жеткізілді, сондықтан әдіс ауруларды скринингтеуде анағұрлым практикалық болып табылады.

Зерттеушілер жүйені қолда көрінетін өзгерістермен сипатталатын басқа ауруларды, мысалы, ревматоидты артрит, анемия және саусақтардың «барабан таяқшасы» секілді белгілерін анықтауға бейімдеуді жоспарлап отыр.

Клиникалық тәжірибедегі рөлі

Шынайы клиникалық тәжірибеде диагноз қою тек қол суреттеріне ғана емес, сондай-ақ медициналық анамнезге, зертханалық талдауларға және физикалық тексеруге негізделеді. Жүйе әзірлеушілері өз құралын дәрігерлерге көмекші ретінде қарастырады, ол клиникалық тәжірибені толықтырып, диагностикалық қателіктерді азайтуға және ерте араласуға мүмкіндік береді.

Технологияны одан әрі дамыту қол ауруларына күдік туындаған пациенттерді кешенді тексеру мен мамандарға жолдау үшін медициналық инфрақұрылым құруға ықпал етуі мүмкін. Бұл сондай-ақ аймақтық медициналық мекемелердегі бейінді емес дәрігерлерге қолдау көрсетіп, денсаулық сақтау саласындағы теңсіздікті азайтуға септігін тигізеді.