Gesundheitswesen
Forscher entschlüsseln Geheimnisse des Herzens und sagen Herzerkrankungen mit KI voraus
Kürzlich wurden in zwei Studien zum Thema Herz KI-Algorithmen eingesetzt, um besser zu verstehen, wie das Herz funktioniert und Fehlfunktionen aufweist. Ein Forscherteam hat verwendete Algorithmen der künstlichen Intelligenz zu Gewinnen Sie einen Einblick in das Wie Die Form der Herzmuskeln beeinflusst ihre Leistung. Mit Hilfe von KI-Algorithmen gewann das Forschungsteam Einblicke in die Art und Weise, wie die Herzkammern den Blutfluss erleichtern, und fand sechs verschiedene DNA-Abschnitte, die eine wichtige Rolle bei der Entwicklung der Herzmuskulatur spielen. Unterdessen untersuchte eine andere Studie, wie Selfies funktionieren könnten möglicherweise zur Diagnose von Herzerkrankungen eingesetzt werden.
Bereits im 15. und 16. Jahrhundert untersuchten Wissenschaftler das Herz und fragten sich, wie seine Struktur mit seiner Funktion zusammenhängt. Leonardo da Vinci fragte sich vor über 500 Jahren, wie die Herzmuskeln das Blut durch den Körper transportierten. Dank eines Forscherteams von Instituten wie dem MRC London Institute of Medical Sciences, dem Cold Spring Harbor Laboratory, dem European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) des EMBL, der Universität Heidelberg und dem Politecnico di Milano sind wir dem Verständnis der Rolle viel näher gekommen dass die Trabekel des Herzens eine Rolle bei der Entwicklung und Funktion des Herzens spielen.
Trabekel sind Muskelfasern, die ein komplexes Netzwerk geometrischer Muster auf der Innenfläche des Herzens bilden. Es wird angenommen, dass die Trabekel das Herz während seiner Entwicklung mit Sauerstoff versorgen, da das Herz selbst das erste Organ ist, das sich entwickelt, und keinen Sauerstoff aus der Lunge aufnehmen kann. Allerdings war es lange Zeit ein Rätsel, welche Rolle die Knochenbälkchen bei Erwachsenen spielten. Da Vinci hatte spekuliert, dass die Trabekel des Herzens dazu dienten, das Blut auf seinem Weg durch das Herz zu erwärmen, aber dank KI-basierter Forschungstechniken haben wir jetzt eine Vorstellung von ihrem wahren Zweck.
Das Forschungsteam nutzte KI-Algorithmen, um etwa 25000 MRT-Scans (Magnetresonanztomographie) des Herzens zu analysieren. Diese Scans wurden zusammen mit genetischen Daten und Daten zur Herzmorphologie in das KI-Modell eingespeist. Die Forscher analysierten die Ergebnisse des Modells und stellten fest, dass die Trabekel offenbar eine Rolle bei der Erleichterung des Blutflusses durch die Herzkammern spielen. Man geht heute davon aus, dass die geometrischen Muster im Inneren des Herzens dazu beitragen, dass das Blut effizienter fließt, während das Herz schlägt.
Zusätzlich zu der Erkenntnis, dass Trabekel den effizienten Blutfluss unterstützen könnten, entdeckten die Forscher auch sechs DNA-Abschnitte, die offenbar die Entwicklung von Trabekeln beeinflussen. Zwei der sechs DNA-Abschnitte spielen auch eine Rolle bei der Entwicklung verzweigter Nervenbahnen im Gehirn. Es ist möglich, dass die ähnlichen Mechanismen, die zur Entstehung von Trabekeln führen, auch zur Entstehung von Nervenzellen führen.
Die Form der Trabekel könnte sogar einen Zusammenhang mit Herzerkrankungen haben. Das Forschungsteam analysierte genetische Daten von über 50000 Patienten und stellte fest, dass die unterschiedlichen Trabekelmuster in gewissem Zusammenhang mit dem Risiko einer Herzerkrankung standen.
In einer anderen Studie, wie von Futurism berichtet, experimentierten Forscher des Nationalen Zentrums für Herz-Kreislauf-Erkrankungen in Peking, China, mit einer KI, die in der Lage ist, das Risiko einer Herzerkrankung einer Person anhand körperlicher Merkmale vorherzusagen, die in einem einfachen Bild einer Person erfasst werden können . Es gibt körperliche Merkmale, die mit Herzerkrankungen in Zusammenhang stehen, wie zum Beispiel gelbe Ablagerungen in der Nähe der Augenlider einer Person, weiße Ringe an den äußeren Rändern der Hornhaut und graues oder schütteres Haar. Beim Training anhand von Bildern von Patienten aus chinesischen Krankenhäusern übertraf der Algorithmus Berichten zufolge bestehende Methoden zur Risikobewertung von Herzerkrankungen und konnte etwa 80 % der Fälle von Herzerkrankungen erkennen. Außerdem wurden etwa 60 % aller negativen Herzerkrankungen erfasst.
Mit dem Algorithmus ist eine hohe Falsch-Positiv-Rate verbunden, die das Team angehen muss. Falsch-Positiv-Ergebnisse könnten den Patienten unnötige Sorgen bereiten und das medizinische System mit unnötigen Tests überlasten. Wenn jedoch die Falsch-Positiv-Rate des Algorithmus angegangen und die Gesamtgenauigkeit verbessert werden kann, könnte er ein nützliches Werkzeug für Regionen auf der Welt sein, die Probleme mit der angemessenen Finanzierung von Screening-Programmen für Herz-Kreislauf-Erkrankungen haben.
