Autorul pricipal al studiului, medicul Luke Oakden-Rayner, de la Şcoala de Sănătate Publică a Universităţii din Adelaide, Australia, alături de colegii săi, cred că descoperirea lor poate însemna o avansare în ceea ce priveşte medicina de precizie. Acest domeniu este definit de institutele naţionale de sănătate drept „O abordare emergentă pentru tratamentul şi prevenirea bolilor, care ia în considerare variabilitatea individuală a genelor, a mediului şi a stilului de viaţă pentru fiecare persoană”.
După cum notează autorii studiului, medicina de precizie se bazează pe descoperirea markerilor biologici care sunt indicatori exacţi ai riscului bolii, răspunsului la tratament sau pronosticului bolii. Specialiştii consideră că radiologia are un rol important în acest domeniu.
Citeşte şi O asistentă medicală din Canada şi-a ucis cel puţin opt pacienţi
„Noi credem că imaginile de la radiologiile de rutină au fost ignorate de-a lungul timpului în contextul medicinei de precizie şi aducem motive care să îi convingă pe medici cu privire la puterea tehnicilor medicale noi care pot fi aplicate imaginilor de la radiologii, ca bază a drumului către descoperirea de noi markeri biologici”, explică cercetătorii.
„Progresele recente în domeniul analizei imaginilor medicale au arătat că însuşirile imaginii detectabile cu ajutorul computerelor, pot aproxima puterea descriptivă a biopsiei, microscopiei şi chiar analizei ADN pentru o serie de patologii”, continuă aceştia.
Momentul morţii pacientului, prezis de medici cu 69% acurateţe
Pentru studiul lor, oamenii de ştiinţă şi-au propus să afle dacă pot „învăţa” un computer să arate, în urma analizării informaţiilor din tomografiile computerizate, care sunt şansele ca un om să moară în următorii 5 ani.
Primul pas a fost acela de a aduna peste 15.000 de tomografii făcute la nivelul a şapte ţesuturi diferite ale corpului, ale unor pacienţi de 60 sau peste 60 de ani. Folosind tehnici de regresie logistică cercetătorii au reuşit să identifice un număr de caracteristici ale imaginilor care puteau fi asociate riscului de mortalitate în următorii 5 ani.
Echipa a combinat apoi informaţiile obţinute cu o tehnică de analiză amănunţită. Medicul Oakden-Rayner a explicat că aceasta este metoda prin care computerele pot fi „învăţate” cum să înţeleagă şi să analizeze imaginile.
„În loc să se concentreze pe diagnosticarea bolilor, sistemele automate pot prezice rezultatele medicale într-un mod în care medicii nu sunt instruiţi să facă, prin încorporarea volumelor mari de date şi identificarea acelor informaţii insesizabile la o simplă analiză”, explică specialistul.
Citeşte şi Consumul de fructe oleaginoase reduce cu peste 40% riscul de recidivă a cancerului colorectal
Pasul următor a fost folosirea unui computer pentru a analiza tomografiile de la nivelul pieptului ale unui număr de 48 de pacienţi de 60 sau peste 60 de ani. În acest fel şi-au dat seama că astfel pot prezice şansele lor de a muri în următorii 5 ani cu o acurateţe de 69%, comparativ cu predicţiile pe care le pot face medicii.
„Deşi pentru acest studiu a fost folosit doar un mic eşantion de pacienţi, cercetările noastre arată cum computerul a învăţat să recunoască imagistica complexă a bolilor, ceea ce, în cazul experiţilor umani, necesită o pregătire extensivă”, susţine medicul Oakden-Rayner.
Următorul pas al echipei este acela de a folosi tehnicile computerizate pentru a analiza tomografiile a zeci de mii de pacienţi.