Do tog su zaključka došli znanstvenici sa Sveučilišta Kobe koji su razvili model umjetne inteligencije za ranu dijagnozu bolesti. Rad je objavljen u časopisu The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism (JCEM).
Akromegalija nastaje zbog prekomjerne proizvodnje hormona rasta. Bolest se obično razvija u srednjoj dobi i uzrokuje postupno povećanje šaka, stopala i crta lica.
Ako se ne liječi, bolest može izazvati ozbiljne komplikacije i u prosjeku skraćuje životni vijek za desetak godina.
Istraživači su odlučili provjeriti mogu li se znakovi bolesti otkriti pomoću fotografija ruku. Ovaj pristup može biti praktičniji i pogodniji za privatnost od analize slike lica.
Znanstvenici su za rad prikupili podatke od 725 sudionika iz 15 medicinskih ustanova u Japanu. Otprilike polovici njih dijagnosticirana je akromegalija. Istraživači su ukupno upotrijebili više od 11 tisuća fotografija ruku kako bi trenirali i testirali algoritam.
Slike su prikazivale samo nadlanicu i stisnutu šaku, a dlan je – sa svojim jedinstvenim linijama – bio namjerno skriven kako bi se održala anonimnost.
Razvijeni model strojnog učenja pokazao je visoku točnost. Ako je algoritam ukazivao na prisutnost bolesti, vjerojatnost da je osoba stvarno patila od akromegalije bila je 88%. Ako je rezultat bio negativan, vjerojatnost odsutnosti bolesti dosegla je 93%. Istodobno, algoritam se pokazao točnijim od endokrinologa kojima su prikazane iste fotografije.
U budućnosti istraživači planiraju testirati učinkovitost modela na većim i raznolikijim uzorcima. Također žele vidjeti mogu li se slični algoritmi koristiti za otkrivanje drugih bolesti koje pokazuju promjene na rukama, poput reumatoidnog artritisa ili anemije.
Kako su znanstvenici došli do ideje da koriste fotografije ruku? Je li to prvi put da se ovakav pristup koristi za dijagnosticiranje bolesti?