Новый метод использует искусственный интеллект для анализа КТ-изображений различных органов, включая печень, поджелудочную железу и мышечную ткань. Система оценивает степень накопления жира в этих органах, что является ключевым фактором в развитии диабета 2 типа.
Ученые обнаружили, что для более точного прогнозирования заболеваний полезно использовать несколько разных показателей здоровья. Они изучали такие факторы, как:
- Количество жира вокруг внутренних органов
- Состояние мышц
- Наличие жировых отложений в печени
- Отложение кальция в стенках аорты
Эти показатели измерялись с помощью компьютерной томографии (КТ). Использование комбинации этих факторов позволило врачам лучше определять, кто находится в группе риска по различным заболеваниям. Среди этих заболеваний:
- Метаболический синдром
- Ожирение печени
- Потеря мышечной массы (саркопения)
- Остеопороз
Такой подход оказался эффективнее, чем использование только одного показателя для оценки риска заболеваний.
Исследование охватило более 4000 пациентов, у которых изначально не было диагноза диабета. В течение пяти лет наблюдения у 223 участников развился диабет. Анализ показал, что новый метод смог предсказать развитие заболевания с точностью до 87%.
Особенно важно, что данная технология позволяет выявлять риск диабета на очень ранних стадиях, когда традиционные методы диагностики еще не показывают отклонений. Это открывает новые возможности для профилактики и раннего вмешательства, что может значительно снизить риск развития осложнений диабета.
Ученые подчеркивают, что их метод не требует дополнительных обследований и может быть интегрирован в рутинные КТ-исследования. Это делает его экономически эффективным и удобным для широкого применения в клинической практике.