Читання долонь: новий підхід до виявлення акромегалії
Читання долонь, можливо, не передбачає ваше майбутнє, але якщо перевернути руку, це може розкрити важливу інформацію про те, як довго ви можете жити. Згідно з новими дослідженнями, просте фото зворотного боку руки може допомогти виявити рідкісний і небезпечний гормональний розлад, який інакше важко діагностувати. Якщо цей стан залишити без лікування, він може викликати загрозливі для життя ускладнення. В середньому, це скорочує тривалість життя приблизно на десять років.
Що таке акромегалія?
Акромегалія виникає, коли організм виробляє занадто багато гормону росту, і зазвичай проявляється в середньому віці. Збільшені руки та ноги є одними з перших ознак того, що щось пішло не так. За словами ендокринолога університету Кобе Хіденорі Фукуока, “через повільний прогрес захворювання, а також через його рідкість, діагностика може займати до десяти років”.
Інноваційний підхід: використання AI для діагностики
З розвитком інструментів штучного інтелекту (AI) були спроби використати фотографії для раннього виявлення, але вони ще не були прийняті в клінічній практиці. Крім того, використання фотографій обличчя викликає занепокоєння щодо конфіденційності. Руки є більш анонімними, особливо коли долоня та її унікальні лінії приховані від погляду.
Хіденорі та його колеги залучили 725 учасників, приблизно половина з яких мала акромегалію, з 15 медичних закладів Японії. Більше ніж 11,000 зображень їхніх рук було використано для навчання та валідації AI моделі. Ці фотографії приховували долоню, зосереджуючи увагу на зворотному боці руки та стиснутому кулаці.
Результати дослідження
Команда університету Кобе використовувала лише зображення зворотного боку руки та стиснутого кулака для діагностики. У підсумку модель виявила пацієнтів з акромегалією з позитивною прогностичною цінністю 0.88 і негативною прогностичною цінністю 0.93. Це означає, що якщо результат тесту був позитивним, існувала 88% ймовірність, що особа дійсно має акромегалію. У той же час, якщо результат тесту був негативним, ймовірність того, що пацієнт не має акромегалії, становила 93%.
Модель AI навіть перевершила реальних спеціалістів в ендокринології, коли їм були надані ті ж фотографії. “Чесно кажучи, я був здивований, що діагностична точність досягла такого високого рівня, використовуючи лише фотографії зворотного боку руки та стиснутого кулака,” – говорить перший автор Юка Охмачі, аспірант університету Кобе.
Проблеми діагностики акромегалії
Для кожних 100,000 осіб в популяції акромегалія впливає приблизно на 8 до 24 осіб. Звичайні симптоми включають набряки кінцівок, головні болі та зміни обличчя, але оскільки ці зміни розвиваються поступово, рання діагностика залишається складною. Приблизно чверть пацієнтів наразі стикається з затримками в діагностиці, які перевищують 10 років.
Дослідження і подальші кроки
“Це дослідження підтверджує нашу гіпотезу, що акромегалію можна діагностувати, використовуючи лише зображення рук, з точністю, порівнянною з тією, що була зафіксована для діагностики на основі зображень обличчя,” – пишуть Фукуока та колеги. Проте цей новий інструмент машинного навчання не означає, що спеціалісти більше не потрібні. Акромегалія не діагностується лише візуально. Ендокринологи також розглядають зміни голосу, вирази обличчя та біохімічні маркери, а також загальну медичну історію пацієнта.
Наукова команда тепер хоче з’ясувати, чи працює їхня модель на більших, більш різноманітних популяціях. Вони також прагнуть дослідити, чи можуть використовувати подібну модель для інших станів, які можуть з’являтися на руках, таких як ревматоїдний артрит, анемія чи клубування пальців.
“Ми вважаємо, що, подальше розвиваючи цю технологію, це може призвести до створення медичної інфраструктури під час комплексних медичних оглядів, щоб пов’язати підозрілі випадки захворювань рук зі спеціалістами,” – говорить Фукуока. Дослідження було опубліковане в Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism.
“`