Osaka, Giappone – E se “guardare la tua età” non si riferisse al tuo viso, ma al tuo petto? Gli scienziati della Osaka Metropolitan University hanno sviluppato un modello avanzato di intelligenza artificiale (AI) che utilizza radiografie del torace per stimare con precisione l’età cronologica di un paziente. Ancora più importante, quando c’è una disparità, può segnalare una correlazione con la malattia cronica. Questi risultati segnano un salto nell’imaging medico, aprendo la strada a una migliore diagnosi precoce della malattia e all’intervento. I risultati saranno pubblicati su The Lancet Healthy Longevity.
Il team di ricerca, guidato dallo studente laureato Yasuhito Mitsuyama e dal Dr. Daiju Ueda del Dipartimento di Radiologia Diagnostica e Interventistica presso la Graduate School of Medicine, Osaka Metropolitan University, ha prima costruito un modello di intelligenza artificiale basato sull’apprendimento profondo per stimare l’età dalle radiografie del torace di individui sani. Hanno quindi applicato il modello alle radiografie di pazienti con malattie note per analizzare la relazione tra l’età stimata dall’IA e ciascuna malattia. Dato che l’intelligenza artificiale addestrata su un singolo set di dati è incline all’overfitting, i ricercatori hanno raccolto dati da più istituzioni.
Per lo sviluppo, la formazione, i test interni ed esterni del modello di IA per la stima dell’età, tra il 67 e il 099 sono state ottenute un totale di 2008.2021 radiografie del torace da 36.051 individui sani sottoposti a controlli sanitari in tre strutture. Il modello sviluppato ha mostrato un coefficiente di correlazione di 0,95 tra l’età stimata dall’IA e l’età cronologica. Generalmente, un coefficiente di correlazione di 0,9 o superiore è considerato molto forte.
Per convalidare l’utilità dell’età stimata dall’IA utilizzando le radiografie del torace come biomarcatore, sono state compilate ulteriori 34.197 radiografie del torace da 34.197 pazienti con malattie note di altre due istituzioni. I risultati hanno rivelato che la differenza tra l’età stimata dall’IA e l’età cronologica del paziente era positivamente correlata con una varietà di malattie croniche, come ipertensione, iperuricemia e broncopneumopatia cronica ostruttiva. In altre parole, maggiore è l’età stimata dall’IA rispetto all’età cronologica, più è probabile che gli individui abbiano queste malattie.
“L’età cronologica è uno dei fattori più critici in medicina”, ha affermato Mitsuyama. “I nostri risultati suggeriscono che l’età apparente basata sulla radiografia del torace può riflettere accuratamente le condizioni di salute oltre l’età cronologica. Miriamo a sviluppare ulteriormente questa ricerca e applicarla per stimare la gravità delle malattie croniche, per prevedere l’aspettativa di vita e per prevedere possibili complicanze chirurgiche”.
Cosa “vede” l’IA in una radiografia
Le immagini superiori sono le radiografie del torace di pazienti dai 21 ai 40 anni e da 81 a 100 anni cronologicamente e le immagini inferiori sono una visualizzazione del focus dell’IA (entrambi dopo la media). Il rosso indica i punti più utili per la determinazione dell’età.
