Biomarcadores en la TAC abdominal para la diabetes tipo 2 mediante aprendizaje profundo automatizado

Acompáñenme a revisar este artículo, cuyo objetivo fue Investigar biomarcadores en TC abdominales para la diabetes mellitus tipo 2 en una gran base de datos clínicos utilizando aprendizaje profundo completamente automatizado.  Entre 8992 tomografías computarizadas abdominales sin contraste que se recopilaron retrospectivamente durante la detección sistemática para cáncer colorrectal y luego se sometieron a una segmentación pancreática basada en el aprendizaje profundo, los pacientes con diabetes mellitus tipo 2 tuvieron una atenuación de la tomografía computarizada pancreática más baja (media, 18,74 HU ± 16,54 frente a 29,99 HU ± 13,41, respectivamente). ; P < 0,0001) y mayor volumen de grasa visceral (media, 235,0 mL ± 108,6 vs 130,9 mL ± 96,3; P < 0,0001) que aquellos sin diabetes mellitus tipo 2. Los mejores predictores de diabetes mellitus tipo 2 a partir de un análisis multivariable incluyeron el porcentaje de grasa intrapancreática, la dimensión del fractal pancreática, la gravedad de la placa aterosclerótica entre los niveles de las vértebras L1 y L4, la atenuación media de la TC hepática y el índice de masa corporal (p < 0,0001 para todos).  www.memorandum.mx