STUDIU. Persoanele la risc de osteoporoză, identificate timpuriu cu ajutorul unui algoritm de inteligență artificială
Un studiu publicat în jurnalul Frontiers Artificial Intelligence, propune un nou algoritm de deep learning (învățare profundă) care poate identifica timpuriu și cu o acuratețe ridicată persoanele la risc de osteoporoză. Comparat cu alte modele de învățare automată dar și cu metode digitale deja existente pentru prezicerea riscului de osteoporoză, algoritmul de învățare profundă a dovedit performanțe superioare. Sistemul și-a păstrat acuratețea ridicată (AUC = 0.826) chiar și atunci când a fost redus eșantionul de testare la 50% din setul de date inițial.
În afară de capacitățile predictive, modelul de deep learning a identificat topul primilor 10 factori de risc care influențează apariția osteoporozei. Printre aceștia se numără: greutatea, vârsta, genul, forța de strângere, înălțimea, consumul de bere, presiunea diastolică, consumul de alcool, anii în care s-a consumat tutun și nivelul veniturilor.
Sistemul a obținut performanțe superioare în identificarea riscului de osteoporoză chiar și atunci când au fost incluși în analiză numai acești primi 10 factori de risc, conducând la o valoare AUC (area under curve) de 0.846, comparativ cu 0.848, valoare obținută atunci când au fost luate în calcul toate variabilele.
„Cu cât riscul de osteoporoză este detectat mai timpuriu, cu atât există mai mult timp pentru ca pacientul respectiv să ia măsuri de prevenție. Am fost încântați să observăm cum modelul nostru DNN a depășit performanțele altor modele în prezicerea acestui risc, în rândul populațiilor înaintate în vârstă” – afirmă autorul principal, Chuan Qiu, profesor, asistent de cercetare la Tulane School of Medicine Center for Biomedical Informatics and Genomics.
Algoritmul de învățare profundă a fost testat în comparație cu alte 4 modele de învățare automată dar și cu un model tradițional de regresie. Comparativ cu toate celelalte modele de predicție, algoritmul de învățare profundă a obținut cele mai bune performanțe, acestea fiind decise în funcție de abilitatea de a detecta corect cazurile positive și de a evita greșelile. S-au utilizat date provenind de la peste 8.000 de participanți trecuți de vârsta de 40 de ani, informații medicale preluate din cercetarea Louisiana Osteoporosis Study.
Pentru determinarea celor mai importanți zece factori de risc în apariția osteoporozei, algoritmul a avut la dispoziție un set amplu de date de sănătate din viața reală. În ciuda existenței a numeroase cercetări care atestă corelația dintre forța de strângere și densitatea osoasă scăzută, respectiv riscul ridicat de fracturi, nu există studii care să utilizeze acest parametru drept un element de interes în prezicerea riscului de osteoporoză.
Deși în prezent există numeroase cercetări care s-au axat pe dezvoltarea unor modele predictive bazate pe inteligență artificială pentru identificarea riscului de osteoporoză, acuratețea algoritmilor este prea scăzută pentru a putea fi implementate într-un context clinic.
În România, în 2020, estimările arătau că osteoporoza sau „boala oaselor fragile” afectează peste 1 milion de bărbați și femei cu vârste peste 50 de ani, făcându-i susceptibili la numeroase fracturi osoase de fragilitate. În 2010, povara economică asociată îngrijirii fracturilor de fragilitate era de 129 de mil. de euro, iar experții estimau că în 2025 această sumă va atinge pragul de 151 de mil. de euro.
Citește și:
- MoveUP – prima aplicație mobilă destinată recuperării pacienților cu artroplastie totală de șold sau genunchi, în proces de rambursare în Belgia
- STUDIU. Noile tipuri de antiinflamatoare steroidiene ar putea avea mai puține efecte secundare. Mecanismele de acțiune ale cortizonului, elucidate
- STUDIU. Administrarea de estrogen la debutul menopauzei scade evoluția aterosclerozei și acumularea de colesterol în peretele arterial