BALTIMORE / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Johns Hopkins University haben eine KI-gestützte Methode entwickelt, um chronischen Stress anhand der Nebennierenvolumen auf routinemäßigen CT-Scans zu erkennen. Diese innovative Technik könnte die Früherkennung von stressbedingten Erkrankungen revolutionieren, indem sie ohne zusätzliche Tests oder Strahlung auskommt.
Die jüngsten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz ermöglichen es, chronischen Stress im Körper durch die Analyse von CT-Scans zu erkennen. Forscher der Johns Hopkins University haben ein KI-Tool entwickelt, das das Volumen der Nebennieren auf routinemäßigen Brust-CT-Scans misst. Diese Methode bietet eine zuverlässige Möglichkeit, die langfristige Stressbelastung zu quantifizieren, indem sie mit Cortisolspiegeln und Stressfragebögen korreliert.
Die Bedeutung dieser Entdeckung liegt in der Möglichkeit, das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen frühzeitig zu erkennen. Ein größeres Nebennierenvolumen steht im Zusammenhang mit einem höheren Cortisolspiegel und einer erhöhten allostatischen Belastung, was das Risiko von Herzinsuffizienz und Sterblichkeit erhöht. Da jährlich Millionen von CT-Scans durchgeführt werden, könnte diese Methode die Prävention stressbedingter Erkrankungen erheblich verbessern.
Die Forscher verwendeten ein tiefes Lernmodell, um das Volumen der Nebennieren zu messen und mit verschiedenen Stressindikatoren zu vergleichen. Die Studie umfasste Daten von 2.842 Teilnehmern und zeigte, dass ein höherer Adrenalvolumenindex (AVI) mit erhöhtem Cortisol und einer höheren allostatischen Belastung korreliert. Diese Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung von AVI als stabilen Indikator für chronischen Stress.
Diese Forschung eröffnet neue Möglichkeiten für die Gesundheitsvorsorge, indem sie eine skalierbare und nicht-invasive Methode zur Stressbewertung bietet. Die Integration dieser Technologie in die klinische Praxis könnte die Risikostratifizierung für Herz-Kreislauf-Erkrankungen verbessern und präventive Maßnahmen leiten. Die Forscher betonen, dass diese Methode auf bereits vorhandenen Scans basiert und keine zusätzlichen Tests oder Strahlung erfordert.
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