分享肥胖與糖尿病有關,但也有新陳代謝健康個體和多餘的脂肪及其他與正常體重開發胰島素抵抗。風險因素是脂肪分布的關鍵。個人積累深腹部內髒脂肪更容易患胰島素抵抗與皮下脂肪比個人。使用體周長的測量不會導致脂肪分布的準確測量,不檢測脂肪倉庫附近的動脈,發病機製中發揮重要的作用。有鑒於此,德國研究人員,在圖賓根,顯示2型糖尿病可能是診斷使用全身磁共振成像(MRI)掃描。
參與者在圖賓根大學醫院接受代謝篩查用口服葡萄糖耐量測試接受核磁共振成像。口服葡萄糖耐量試驗是糖尿病的一個屏幕。研究人員深入學習算法訓練超過2300核磁共振成像識別糖尿病狀態使用口服葡萄糖耐量試驗結果作為參考。人工智能被訓練來確定性別、年齡、體重指數、胰島素敏感性、糖化血紅蛋白和前驅糖尿病或糖尿病。使用核磁共振掃描,AI正確確定和前驅糖尿病2型糖尿病的87%和68%。相比之下,傳統的回歸算法分辨和前驅糖尿病2型糖尿病的54%和51%。
熱圖分析也進行了顯示,脂肪堆積與糖尿病相關檢測。模型的分析結果表明,脂肪堆積在腹部糖尿病檢測中起著至關重要的作用。的核磁共振掃描也可以識別可能導致腎髒疾病的亞型。
研究人員指出,未來的調查可能集中在腹部或提高采集速度分辨率。這項研究的結果已經發表在臨床研究雜誌》的洞察力。
