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人工智能可以在骨關節炎發展的幾年前就將其檢測出來

匹茲堡,2020年9月21日-匹茲堡大學醫學院和卡內基梅隆大學工程學院的研究人員創建了一種機器學習算法,可以檢測出骨關節炎的細微征兆-太抽象了,無法在訓練有素的人眼中注冊放射科醫生-甚至在癥狀開始之前就進行了MRI掃描。這些結果將于本周在PNAS上發布。

通過這種預測性方法,患者有一天可以接受預防性藥物治療,而不必進行關節置換手術。

皮特矯形外科副教授兼副醫學博士肯尼思·烏里什醫學博士說:“診斷關節炎的金標準是X射線。隨著軟骨的惡化,骨骼之間的間隙減小。” UPMC Magee-Womens醫院的骨與關節中心主任。“問題是,當您在X射線上看到關節炎時,損傷已經發生。與試圖使其重新生長相比,防止軟骨崩塌要容易得多。”

目前,骨關節炎的主要治療方法是關節置換。而且這種情況非常普遍,以至于膝蓋置換術是美國45歲以上人群中最常見的手術。

在這項研究中,研究人員研究了骨關節炎倡議組織的膝蓋MRI,該倡議跟隨成千上萬的人進行了長達七年的研究,以了解膝蓋骨關節炎的發展情況。他們專注于研究開始時幾乎沒有軟骨損傷跡象的部分患者。

回顧過去,我們現在知道這些參與者中哪些繼續發展為關節炎,哪些沒有,并且計算機可以使用該信息來學習有癥狀者的MRI掃描中的微妙模式,這些模式可以預測其未來的骨關節炎風險。

“當醫生查看這些軟骨圖像時,沒有一種模式可以肉眼看到,但這并不意味著那里沒有任何模式。這只是意味著您無法使用常規工具看到它,首席作者Shinjini Kundu,MD博士說,他在Pitt醫學科學家培訓計劃和卡內基梅隆大學生物醫學工程系的研究生培訓中完成了該項目。

為了驗證這種方法,現在是約翰·霍普金斯大學放射科的住院醫師和醫學研究員的昆杜對膝部MRI數據的一部分進行了模型訓練,然后對從未見過的患者進行了測試。昆都做了數十次,每次都隱瞞了不同的參與者,以測試所有數據上的算法。

總體而言,該算法通過在癥狀發作前三年進行的MRI預測骨關節炎的準確性為78%。

目前,雖然有幾種可以預防患者發展相關癥狀的有效藥物-類風濕性關節炎,但目前尚無任何藥物可以預防癥狀性骨關節炎發展為成熟的關節惡化。

目標是開發用于骨關節炎的相同類型的藥物。一些候選藥物已經在臨床前準備中。

烏里什說:“我們可以招募50名我們知道將在兩到五年內患上骨關節炎的人,而不是招募10,000人并跟蹤他們10年。”“然后我們可以給他們實驗藥物,看看它是否可以阻止這種疾病的發展。”

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