Проценка на ризик од дебелина скок во иднината преку комбинација на АИ и
Белешка за употребата на материјал за сликање: Употребата на материјал за сликање за соопштението е дозволена бесплатно под услов да биде именуван изворот. Сликите можат да се користат само во врска со содржината на ова соопштение за печатот. Ако ви треба сликата во поголема резолуција или ако имате какви било прашања за понатамошна употреба, контактирајте ја канцеларијата за печат што ја објави директно.
СЗО предупредува: скоро еден од шест возрасни лица е под влијание на дебелина (дебелина). Бидејќи дебелината го зголемува ризикот од смрт и болести, тоа е една од централните закани за здравјето на сите човечки суштества. Во секојдневната медицина, индексот на телесна маса (БМИ), односот на телесната тежина и висината, е популарна алатка за утврдување на прекумерна тежина и дебелина. Во асоцијација на академски истражувања и индустрија во Саксонија, предводена од научници од Дрезден, меѓународен тим истражувачи претставува револуционерен концепт за персонализирана прецизна медицина.
Со помош на вештачка интелигенција (АИ), идентификувани се бројни липидни молекули кои содржат многу повеќе информации за дебелината отколку БМИ.
Кога академското истражување и индустријата ги здружат силите, можни се импресивни скокови во иднината. Истражувачи од биотехнолошкиот центар (БИОТЕК) при ТУ Дрезден и Липотип ГмбХ, спин-оф од Институтот Макс Планк за биологија на молекуларна клетка и генетика во Дрезден, во меѓународна соработка со научници од Универзитетот Лунд (Шведска) и Националниот институт за здравје и благосостојба (Финска) се собраа заедно за критички да го проценат БМИ на над 1000 пациенти. Меѓународниот истражувачки тим примени напредни методи на АИ за развој на алгоритам што го користи липидниот состав на човечката крвна плазма како основа за проценка, т.н. плазматски липидом.
Плазма липидомот содржи стотици различни липидни молекули. „Во целост, тие служат како отпечаток од прст на благосостојба како индикатори за метаболичко здравје“, објаснува Матијас Герл од Липотип. Таквите податоци за липидомијата беа искористени за развој на алгоритам за одредување на БМИ.
Во споредба со „традиционалното мерење на БМИ“ засновано на производи за домаќинство, податоците за липидомијата му овозможија на новиот алгоритам да генерира молекуларна „липидомика БМИ“. Пресметката на БМИ со употреба на липидомика БМИ откри дека за секој седми пациент молекуларниот БМИ е значително поголем од вредностите претходно утврдени со традиционалното мерење на БМИ. Во споредба со традиционалниот БМИ, липидомиката БМИ, исто така, обезбедува проширени информации за статусот на дебелина, како што е количината на висцерално масно ткиво, форма на маснотија штетна по здравјето.
„Ако пациент на кого му е потребна терапија за борба против болести поврзани со дебелината е испратен дома без никаков лек или совет, ова може да резултира со долгорочна штета“, вели Оле Меландер од Универзитетот Лунд. „Ова се токму пациентите кои одеднаш доживеале срцев удар на 40-годишна возраст и ги оставиле своите општите лекари со загуба“, коментира Карло Виторио Канистраци од БИОТЕК (ТУ Дрезден) и додава: „Треба да го надминеме овој застарен став дека единствен индикатор - како односот на тежина и висина - утврдување на ризиците во сложените системи како луѓето. Биомедицината потпомогната од компјутер користи вештачка интелигенција за да утврди повеќедимензионални индикатори засновани на многу варијабли, кои ја зголемуваат точноста на дијагнозата. Па се надевам дека традиционалниот БМИ ќе биде заменет со липидомична БМИ и дека погрешната класификација ќе заврши за секој седми пациент “.