Această inovaţie, dezvoltată în colaborare cu Universitatea din Manitoba, Canada, ar putea deschide calea către diagnostice mai ample şi mai timpurii în timpul examinărilor de rutină pentru osteoporoză, îmbunătăţind rezultatele pentru milioane de adulţi mai în vârstă, au declarat marţi cercetătorii de la ECU din Australia de Vest, într-un comunicat de presă, potrivit Agerpres.
Sistemul automatizat analizează imaginile de evaluare a fracturilor vertebrale (VFA) pentru a detecta calcificarea aortei abdominale (AAC), un marcator esenţial asociat cu infarctul miocardic, accidentul vascular cerebral şi căderile.
În mod tradiţional, evaluarea AAC necesită aproximativ cinci până la şase minute per imagine din partea unui specialist instruit. Noul algoritm reduce acest timp la mai puţin de un minut pentru mii de imagini, făcând posibilă scanarea la scară largă mult mai eficientă, se arată în comunicat.
Cassandra Smith, cercetător la ECU, a descoperit că aproximativ 58% dintre femeile în vârstă care efectuează examinări osoase de rutină prezentau niveluri moderate până la ridicate de AAC, multe dintre ele nefiind conştiente de riscul cardiovascular crescut.
Cercetări suplimentare realizate de Marc Sim, de la ECU, au arătat că AAC nu este doar un indicator al riscului cardiovascular, ci şi un puternic predictor al căderilor şi fracturilor. De fapt, AAC s-a dovedit mai eficient decât factorii tradiţionali de risc pentru căderi, cum ar fi densitatea minerală osoasă şi istoricul de căderi.
„Cu cât nivelul de calcifiere în artere este mai ridicat, cu atât riscul de căderi şi fracturi este mai mare”, a spus Sim, adăugând că, sănătatea vasculară este adesea ignorată în evaluările riscului de cădere iar algoritmul schimbă acest lucru.
