根据发表在《放射学》杂志上的一项新研究，使用全自动人工智能 (AI) 深度学习模型，研究人员能够在腹部 CT 扫描中识别出 2 型糖尿病的早期迹象。
2型糖尿病影响大约 13% 的美国成年人，另外 34.5% 的成年人符合糖尿病前期的标准。由于症状起效缓慢，因此在早期诊断疾病很重要。一些糖尿病前期病例可持续长达 8 年，早期诊断将使患者能够改变生活方式以改变疾病的进展。
腹部 CT 成像可以成为诊断 2 型糖尿病的有前途的工具。CT 成像已广泛用于临床实践，它可以提供大量关于胰腺的信息。以前的研究表明，糖尿病患者比非糖尿病患者更容易在胰腺内积聚更多的内脏脂肪和脂肪。然而，该研究的共同资深作者、美国国立卫生研究院高级研究员兼放射科医师 Ronald M. Summers 医学博士说，在研究胰腺周围的肝脏、肌肉和血管方面还没有做太多工作。马里兰州贝塞斯达的临床中心。
“对胰腺和胰腺外特征的分析是一种新颖的方法，据我们所知，在以前的工作中尚未显示，”第一作者 Hima Tallam 说，BSE，医学博士/博士。学生。
由放射科医生或训练有素的专家手动分析低剂量非对比胰腺 CT 图像是一个耗时且困难的过程。作者说，为了应对这些临床挑战，需要改进胰腺的自动图像分析。
对于这项回顾性研究，Summers 博士及其同事与共同资深作者、威斯康星大学医学与公共卫生学院放射学教授 Perry J. Pickhardt 医学博士密切合作，使用了接受常规治疗的患者数据集在威斯康星大学医院和诊所使用 CT 进行结直肠癌筛查。在 2004 年至 2016 年期间接受筛查的 8,992 名患者中，572 人被诊断出患有 2 型糖尿病，1,880 人患有血糖异常，这一术语指的是血糖水平过低或过高。糖尿病和血糖异常诊断之间没有重叠。
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