Veštačka inteligencija (AI) je postigla značajan napredak u medicini, posebno u prepoznavanju hroničnog stresa kroz analizu medicinskih snimaka. Novo istraživanje pokazuje da AI može da identifikuje hronični stres koristeći rutinske CT snimke grudnog koša, što otvara nove mogućnosti za dijagnostiku i praćenje zdravstvenih stanja povezanih sa stresom.
Hronični stres je poznat kao faktor rizika za razvoj raznih ozbiljnih bolesti, uključujući srčana oboljenja, depresiju i gojaznost. Do sada su medicinski stručnjaci imali ograničene metode za objektivno merenje efekata stresa na organizam, što je često otežavalo pravovremeno prepoznavanje i lečenje povezanih zdravstvenih problema.
Istraživanje koje će biti predstavljeno na sastanku Radiološkog društva Severne Amerike (RSNA) obuhvatilo je podatke od gotovo 3.000 pacijenata. Ovi podaci uključuju CT snimke nadbubrežnih žlezda, upitnike o nivou stresa, kao i merenja kortizola i drugih zdravstvenih markera koji mogu ukazivati na prisustvo hroničnog stresa. Tim istraživača koristio je model dubokog učenja kako bi analizirao veličinu nadbubrežnih žlezda, koji su poznate po svojoj ulozi u regulaciji hormona stresa.
Nadbubrežne žlezde su ključne za proizvodnju hormona koji kontrolišu metabolizam, imunološki sistem i reakcije na stres. Istraživači ih smatraju „biološkim barometrom“ za merenje stresa u telu. Rezultati su pokazali da su pacijenti koji su prijavili visok nivo stresa imali veći volumen nadbubrežnih žlezda, povišene nivoe kortizola i povećan rizik od srčane insuficijencije.
Profesor radiologije i koautor studije, Šadpur Demehri, istakao je značaj ovog otkrića, naglašavajući da je prvi put moguće „videti“ dugoročno opterećenje stresa unutar tela pomoću snimaka koje pacijenti svakodnevno dobijaju u bolnicama. Do sada je bilo teško kvantifikovati kumulativni efekat hroničnog stresa, a postojeće metode merenja, kao što su upitnici, često nisu bile dovoljno precizne ili praktične.
Istraživači su takođe napomenuli da njihov AI model može biti koristan u identifikaciji različitih bolesti povezanih sa stresom, posebno kod starijih odraslih osoba. Ova sposobnost može značajno poboljšati pristup dijagnostici i lečenju stresa i njegovih posledica.
Iako je studija još uvek u fazi pripreme za objavljivanje u recenziranom naučnom časopisu, rezultati ukazuju na potencijal veštačke inteligencije da unapredi razumevanje hroničnog stresa i njegovih zdravstvenih implikacija. Korišćenje AI u analizi medicinskih snimaka može omogućiti bržu i tačniju dijagnostiku, što može biti od suštinskog značaja za pravovremeno lečenje i prevenciju ozbiljnih zdravstvenih problema.
S obzirom na to da hronični stres postaje sve prisutniji u savremenom društvu, istraživanja poput ovog su od ključnog značaja za unapređenje zdravlja i dobrobiti pojedinaca. Uvođenje inovativnih tehnologija kao što je veštačka inteligencija može doneti revoluciju u načinu na koji se pristupa mentalnom i fizičkom zdravlju, omogućavajući lekarima da donesu informisanije odluke i pruže bolje tretmane svojim pacijentima.
U zaključku, ovo istraživanje predstavlja značajan korak napred u razumevanju i merenju hroničnog stresa. Korišćenje AI u analizi medicinskih snimaka može otvoriti nova vrata u dijagnostici i lečenju, pružajući lekarima i pacijentima bolje alate za borbu protiv negativnih efekata stresa na zdravlje. Očekuje se da će dalja istraživanja doprineti razvoju efikasnijih strategija za upravljanje stresom i njegovim posledicama, čime će se unaprediti kvalitet života mnogih ljudi.
