27.10.2021
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Искусственный интеллект диагностирует врождённую гиперплазию надпочечников

врожденная гиперплазия надпочечников ии

В новом исследовании, опубликованном в журнале JAMA Network Open, учёные из Детской больницы Лос-Анджелеса (Children’s Hospital Los Angeles) заявили, что искусственный интеллект, используя тонкие черты лица, помогает в распознавании симптомов врожденной гиперплазии надпочечников.

Врождённая гиперплазия надпочечников (ВГН) — это заболевание, которое влияет на способность надпочечников выделять гормоны, регулирующие реакцию организма на стресс и болезнь. ВГН поддаётся лечению, но может быть потенциально опасной для жизни во время болезни или при отсутствии лечения. Расстройство сложно идентифицировать, и ещё многое предстоит узнать о нём.

Основной причиной заболевания является надпочечниковая недостаточность у детей, что означает, что организм не может вырабатывать альдостерон, адреналин и кортизол. Эти гормоны позволяют организму управлять артериальным давлением и реагировать на стресс. Кроме того, при ВГН повышен уровень тестостерона, полового гормона. Это приводит к изменениям гениталий у девочек. Но тестостерон имеет другой эффект, напрямую не связанный с полом, — эффект, который можно использовать для выявления ВГН.

Принято считать, что гормоны, такие как тестостерон, помогают формировать черты лица. Поскольку ВГН вызывает высокий уровень тестостерона во время развития, само собой разумеется, что различия, даже незначительные, могут присутствовать у пациентов с ВГН. В связи с этим учёные решили выяснить, может ли морфология лица — совокупность физических черт — помочь клиницистам в идентификации пациентов с ВГН.

Исследователи загрузили изображения 102 пациентов с ВГН и 144 контрольных лица в компьютеры, которые были обучены распознаванию лиц. Благодаря машинному обучению компьютеры смогли идентифицировать тонкие различия в морфологии лица и правильно идентифицировать пациентов с ВГН с точностью более 90%.

Исследование представляет собой важный шаг на пути к лучшему выявлению и пониманию ВГН. Полученные данные впервые устанавливают, что не только существует связь между морфологией лица и ВГН, но и компьютеры могут обнаружить эту связь и предсказать ВГН на основе черт лица пациентов.