Detectarea bolii ficatului gras (steatoza hepatică) cu ajutorul radiografiilor toracice și al unui model AI: un pas înainte în diagnosticarea precoce

Steatoza hepatică, cunoscută și sub denumirea de boala ficatului gras, este o afecțiune în care se acumulează grăsimi în ficat, afectând aproximativ una din patru persoane la nivel global. Dacă nu este tratată, aceasta poate evolua către complicații grave, cum ar fi ciroza și cancerul hepatic, motiv pentru care detectarea precoce și intervenția terapeutică sunt esențiale. În prezent, metodele standard de diagnosticare a steatozei hepatice includ ecografiile, tomografiile și RMN-urile, care necesită echipamente specializate și costisitoare. În schimb, radiografiile toracice sunt efectuate frecvent, sunt relativ ieftine și implică o expunere redusă la radiații. Deși acest test este utilizat în principal pentru evaluarea stării plămânilor și a inimii, el poate surprinde și o parte din ficat, oferind posibilitatea de a detecta semnele steatozei hepatice.

 

Context

Radiografiile toracice, utilizate în principal pentru examinarea plămânilor și a inimii, au fost rar investigate în contextul steatozei hepatice. În acest sens, un grup de cercetători de la Universitatea Metropolitană Osaka, condus de profesoara asociată Sawako Uchida-Kobayashi și profesorul asociat Daiju Ueda, a dezvoltat un model bazat pe inteligență artificială (IA) capabil să detecteze prezența steatozei hepatice pe baza imaginilor radiografiei toracice.

Despre studiul actual

Studiul retrospectiv a utilizat un set de date care cuprindea 6.599 de imagini de radiografie toracică provenind de la 4.414 pacienți. Modelul de IA dezvoltat a folosit scoruri ale parametrului de atenuare controlată (CAP) pentru a detecta semnele steatozei hepatice. Rezultatele au arătat că modelul de inteligență artificială a fost foarte precis, cu o valoare a ariei sub curba caracteristicii de funcționare a receptorului (AUC) cuprinsă între 0,82 și 0,83.

Rezultate

Cercetătorii sunt de părere că dezvoltarea unor metode de diagnosticare bazate pe radiografii toracice, care sunt ușor de obținut și relativ ieftine, ar putea îmbunătăți semnificativ depistarea steatozei hepatice. Profesorul Uchida-Kobayashi a menționat că speră ca acest model să fie implementat în practică în viitor, oferind o metodă accesibilă și eficientă de diagnostic pentru steatoza hepatică.

Acest studiu adaugă o nouă dimensiune posibilităților de diagnosticare timpurie a unei afecțiuni hepatice care, netratată, poate evolua către complicații severe, precum ciroza sau cancerul hepatic. Utilizarea radiografiilor toracice pentru detectarea steatozei hepatice reprezintă o abordare inovatoare, care poate transforma modul în care această afecțiune este identificată și tratată.

Implementarea viitoare a modelului de IA în practica clinică pentru a oferi o metodă de screening accesibilă și eficientă pentru steatoza hepatică.

Daiju Ueda, Sawako Uchida-Kobayashi, Akira Yamamoto, Shannon L. Walston, Hiroyuki Motoyama, Hideki Fujii, Toshio Watanabe, Yukio Miki, Norifumi Kawada. Performance of a Chest Radiograph–based Deep Learning Model for Detecting Hepatic Steatosis. Radiology: Cardiothoracic Imaging, 2025; 7 (3) DOI: 10.1148/ryct.240402 Image by freepik