Medical card
A bad doctor treats the disease, a good doctor treats the cause of the disease.
  • гепатит
  • Недели беременности

    Беременность по неделям

  • Сколько живут с диагнозом рак
  • Как рыбий жир может уменьшить воспаление

Разница между биологическим возрастом сетчатки и реальным возрастом человека связана с повышенным риском смерти

2022-02-17 15:39:32

Разница между биологическим возрастом сетчатки, светочувствительных слоев нервной ткани в задней части глаза и реальным (хронологическим) возрастом человека связана с его риском смерти, говорится в исследовании, опубликованном в Интернете в Британском журнале. Офтальмология .


Исследователи предполагают, что этот «возрастной разрыв сетчатки» можно использовать в качестве инструмента скрининга.


Растущее количество данных свидетельствует о том, что сеть мелких сосудов (микроциркуляторного русла) в сетчатке может быть надежным индикатором общего состояния системы кровообращения и мозга.


Хотя риск заболевания и смерти увеличивается с возрастом, ясно, что эти риски значительно различаются среди людей одного возраста, что означает, что «биологическое старение» уникально для каждого человека и может быть лучшим показателем текущего и будущего здоровья, говорят ученые. исследователи.


Было разработано несколько тканевых, клеточных, химических и визуализирующих индикаторов для определения биологического старения, которое не соответствует хронологическому старению. Но эти методы сопряжены с проблемами этики/конфиденциальности, а также часто являются инвазивными, дорогостоящими и трудоемкими, говорят исследователи.


Поэтому они обратились к глубокому обучению , чтобы увидеть, может ли оно точно предсказать возраст сетчатки человека по изображениям глазного дна, внутренней задней поверхности глаза, и увидеть, есть ли какая-либо разница между этим и реальным возрастом человека, называемая « возрастной разрыв сетчатки», может быть связано с повышенным риском смерти.


Глубокое обучение — это тип машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), который имитирует то, как люди приобретают определенные виды знаний. Но в отличие от классических алгоритмов машинного обучения, которые являются линейными, алгоритмы глубокого обучения укладываются в иерархию возрастающей сложности.


Исследователи использовали 80 169 изображений глазного дна, полученных от 46 969 взрослых в возрасте от 40 до 69 лет, все из которых были частью британского биобанка, большого популяционного исследования, в котором приняли участие более полумиллиона жителей Великобритании среднего и старшего возраста.


Около 19 200 изображений глазного дна правых глаз 11 052 участников с относительно хорошим здоровьем при первоначальной проверке здоровья Biobank были использованы для проверки точности модели глубокого обучения для прогнозирования возраста сетчатки.

Оставьте комментарии и отзывы!

Используйте нормальные имена. Ваш комментарий будет опубликован после проверки.

(обязательно)