Entwicklung eines KI-gestützten Algorithmus zur Bestimmung von viszeralem Fett

Các nhà nghiên cứu tại Australia đang phát triển một thuật toán Trí tuệ Nhân tạo (AI) có khả năng ước tính lượng “mỡ ẩn” nguy hiểm (hay còn gọi là mỡ nội tạng) từ các lần quét mật độ xương - vốn được sử dụng để phát hiện gãy xương cột sống.

Trong một tuyên bố, Đại học Edith Cowan (ECU) của Australia ngày 4/9 cho biết mỡ nội tạng, lớp mỡ bụng gây hại bao quanh các cơ quan trong cơ thể, là một tác nhân gây ra các vấn đề nghiêm trọng về sức khỏe như bệnh tim, tiểu đường và ung thư.

Nhóm nghiên cứu của ECU đang đào tạo thuật toán học máy để phân tích các lần quét hấp thụ tia X năng lượng kép (DXA) cột sống bên, được sử dụng để đánh giá mật độ xương, nhằm dự đoán chính xác lượng mỡ nội tạng từ những hình ảnh này, cung cấp những thông tin chi tiết mới có giá trị về sức khỏe mà không cần làm thêm các xét nghiệm khác.

Theo các nhà nghiên cứu, các phương pháp hiện tại để ước tính lượng mỡ nội tạng, chẳng hạn như chỉ số khối cơ thể (BMI), chu vi vòng eo và tỷ lệ eo/hông, có những hạn chế vì chúng không thể phân biệt được các loại mỡ khác nhau trong cơ thể, dẫn đến việc đánh giá béo phì không nhất quán.

Các kỹ thuật hình ảnh như chụp cộng hưởng từ (MRI) và chụp cắt lớp (CT) có thể đo chính xác mỡ nội tạng nhưng khá tốn kém, và trong trường hợp chụp CT, có thể khiến bệnh nhân tiếp xúc với bức xạ cao hơn.

Ông Syed Zulqarnain Gilani, giảng viên cao cấp và là nhà khoa học AI hàng đầu tại ECU, cho biết mô hình học máy đã được đào tạo trên hàng nghìn hình ảnh, bước tiếp theo là kết hợp thêm các tập dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới để có thể phát huy hiệu quả nhất có thể./.

(TTXVN/Vietnam+)

Nguồn: https://www.vietnamplus.vn/phat-trien-thuat-toan-su-dung-ai-de-xac-dinh-luong-mo-trong-noi-tang-post1059916.vnp