Визуализация рисков: Новое исследование проясняет связь изображений с осложнениями сахарного диабета

Исследователи из Цюрихского университета опубликовали ретроспективный анализ в журнале Diabetes Care, демонстрирующий мощный потенциал медицинской визуализации для прогнозирования и мониторинга осложнений сахарного диабета. Используя искусственный интеллект и большую базу медицинских изображений пациентов с сахарным диабетом 2 типа, команда ученых выявила четкие корреляции между характеристиками, полученными на изображениях, и развитием микро- и макроангиопатий, основных осложнений сахарного диабета.

В ходе исследования было проанализировано более 15 000 изображений глаз (рентген, флуоресцентная ангиография, оптическая когерентная томография) и рентгеновских снимков (ангиография, компьютерная томография с контрастированием), полученных от пациентов с сахарным диабетом за 10 лет наблюдения. Алгоритмы машинного обучения были обучены выявлять субклинические признаки сосудистых поражений в глазных капиллярах, а также изменения в артериях и венах, зафиксированные на рентгеновских снимках, даже на ранних стадиях.

Результаты продемонстрировали высокую точность алгоритмов при выявлении пациентов с повышенным риском развития диффузной микроангиопатии сетчатки (DRMA), основного осложнения, приводящего к слепоте у диабетиков. Снимки глаз выявили специфические аномалии в капиллярных структурах, свидетельствующие об уменьшении просвета капилляров, увеличении перифокальной гиперемии и образовании микроаневризм. Эти изменения коррелировали с развитием DRMA в течение следующих 3-5 лет наблюдения. Аналогичные алгоритмы, применяемые к рентгеновским изображениям, позволяют выявить субклинические признаки артериопатии и венопатии, что позволяет прогнозировать развитие ишемии ног и необходимость хирургических вмешательств.

Это открытие имеет фундаментальное значение для перехода от пассивного мониторинга к активному лечению осложнений диабета. Вместо традиционных процедур скрининга, результаты которых могут устранить проблему только на более позднем этапе, визуальная диагностика с использованием искусственного интеллекта позволяет на ранней стадии выявить "опасные" изменения в кровеносных сосудах и принять меры для замедления прогрессирования патологии.

Исследователи подчеркивают необходимость дальнейших клинических испытаний с целью внесения изменений в стандарты лечения и внедрения алгоритмов в повседневную практику эндокринологов и офтальмологов. По их прогнозам, эта технология в будущем сможет революционизировать подход к диагностике и профилактике осложнений сахарного диабета, способствуя снижению заболеваемости и инвалидизации вследствие этого заболевания.