Umělá inteligence (AI) je nyní schopna detekovat chronický stres analýzou standardních skenů hrudníku počítačovou tomografií (CT), což je průlom, který by mohl zlepšit včasnou diagnostiku a léčbu nemocí souvisejících se stresem. Vědci našli měřitelnou souvislost mezi velikostí nadledvinek (viditelná na rutinních skenech) a úrovní dlouhodobého stresu.
Věda za objevem
Studie, která bude prezentována na setkání Radiologické společnosti Severní Ameriky (RSNA), zahrnovala přibližně 3000 pacientů. Výzkumníci trénovali model hlubokého učení AI pro měření objemu nadledvinek na CT skenech a poté korelovali tato data s úrovněmi stresu, které sami uvedli, skóre kortizolu a dalšími zdravotními ukazateli, jako je BMI, krevní tlak a srdeční frekvence.
Nadledvinky fungují jako „biologický barometr“ stresu, protože produkují hormony, které regulují reakci těla na stres. Pacienti, kteří uváděli chronický stres, trvale vykazovali zvětšené nadledvinky a vyšší hladiny kortizolu, přičemž obojí je spojeno se zvýšeným rizikem srdečního selhání. To je důležité, protože chronický stres je hlavním faktorem srdečních chorob, deprese a obezity, ale historicky bylo obtížné objektivně měřit.
Proč je to důležité?
V současné době se hodnocení chronického stresu do značné míry opírá o subjektivní dotazníky nebo invazivní biologické markery, jako jsou nárůsty kortizolu nebo chronický zánět. Tyto metody jsou často nespolehlivé nebo nepraktické pro široké použití. Model AI nabízí škálovatelný, neinvazivní způsob, jak kvantifikovat kumulativní dopad stresu, který může mít dalekosáhlé důsledky.
„Poprvé můžeme ‚vidět‘ dlouhodobou zátěž stresu uvnitř těla pomocí skenů, které pacienti již denně dostávají v nemocnicích po celé zemi,“ říká Shadour Demehri, profesor radiologie zapojený do studie.
Model AI není omezen na detekci stresu; může také pomoci identifikovat řadu nemocí souvisejících se stresem u starších dospělých. Přestože studie dosud nebyla recenzována, výsledky ukazují na nový výkonný nástroj pro preventivní zdravotní péči.
Tento vývoj zdůrazňuje rostoucí potenciál AI v lékařské diagnostice a nabízí přesnější a dostupnější přístup k pochopení fyziologických účinků chronického stresu.
