SYNDROME MÉTABOLIQUE : Un scanner et l’IA pour son diagnostic
Un scanner de volume corporel 3D et l’intelligence artificielle (IA) permettent aujourd’hui de prédire plus précisément le risque ou la sévérité du syndrome métabolique, suggèrent ces chercheurs de la Mayo Clinic. Le scanner de volume corporel en 3D, développé à l'origine pour l'industrie du vêtement et l’IA constituent en effet une alternative plus précise aux autres mesures du risque de syndrome métabolique, comme l'indice de masse corporelle (IMC) et le rapport taille/hanches, démontre l’équipe de recherche, dans l’European Heart Journal.
Le syndrome métabolique est diagnostiqué cliniquement lorsqu'au moins 3 de ces 5 facteurs sont réunis : obésité abdominale, hypertension artérielle, taux élevé de triglycérides, faible taux de cholestérol HDL et taux élevé de glycémie à jeun.
Le syndrome métabolique peut entraîner une crise cardiaque, un accident vasculaire cérébral (AVC) et d'autres problèmes de santé graves, comme le diabète bien sûr, mais aussi des maladies cognitives et des maladies hépatiques. La condition touche aujourd’hui environ un tiers de la population des pays riches et un quart de la population mondiale. Il existe un grand besoin de meilleures stratégies de dépistage.
L’auteur principal, le Dr Betsy Medina Inojosa, chercheur à la Mayo Clinic précise : « Les mesures de l'indice de masse corporelle et les balances de bioimpédance qui mesurent la graisse corporelle et les muscles sont inexactes pour de nombreux patients. Nos recherches montrent que ce modèle d'IA peut être un outil fiable pour guider les cliniciens et les patients vers la décision thérapeutique la mieux adaptée à leur santé métabolique ».
L’étude qui aboutit au développement de l’outil valide le modèle d'IA à partir des données de 1.280 participants ayant passé des scans volumétriques corporels en 3D, répondu à des questionnaires cliniques standards, effectué des analyses sanguines et des mesures traditionnelles de la forme du corps. Le premier modèle a été affiné avec les données d’un deuxième groupe de 133 volontaires.
L’analyse révèle que la mesure numérique de l'indice de volume corporel d'un patient avec l'imagerie 3D fournit une mesure très précise des formes et des volumes dans les régions critiques où se dépose la graisse viscérale malsaine, comme l'abdomen et la poitrine. Les scanners enregistrent également le volume des hanches, des fesses et des jambes, une mesure liée à la masse musculaire et à la graisse « saine ».
Les informations 3D sur le volume corporel dans ces régions clés signalent ainsi avec précision la présence et la gravité du syndrome métabolique,
en utilisant l'imagerie au lieu de tests invasifs.
Le modèle va donc maintenant être optimisé à partir d’un échantillon plus large de participants atteints de différentes formes de ce syndrome.
Source : European Heart Journal : Digital Health 15 Aug, 2024 DOI : 10.1093/ehjdh/ztae059 Prediction of presence and severity of metabolic syndrome using regional body volumes measured by a multisensor white-light 3D scanner and validation using a mobile technology
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Cette actualité a été publiée le 4/10/2024 par
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