În prezent, modalitățile de screening folosite pentru detectarea diabetului zaharat de tip 2 sunt măsurarea glicemiei à jeun (bazală) și/sau nivelurile de hemoglobină glicată.

Grație unui nou studiu condus de Universitatea din Illinois și publicat în Nature Communications, detectarea acestei afecțiuni s-ar putea face prin analizarea radiografiilor de torace cu ajutorul inteligenței artificiale. 

În studiul menționat au fost folosite 271.065 de radiografii de torace de la 160.244 de pacienți, cu testarea rezultatelor într-un studiu prospectiv cu 9.943 de pacienți.

Un procentaj de 14% dintre pacienții din cohortă nu au făcut screening pentru diabet zaharat prin măsurarea hemoglobinei glicate, fiind însă identificați ca având un beneficiu potențial de a fi urmăriți pentru a nu dezvolta diabet zaharat.

Cohorta retrospectivă a demonstrat că 25% din pacienții participanți la studiu au avut un diagnostic de diabet zaharat de tip 2 ulterior obținerii radiografiilor de torace în intervalul de 11 ani, având o oportunitate semnificativă pentru a beneficia de screening.

Prin utilizarea modelului de învățare profundă utilizat de inteligența artificială, a reieșit faptul că adipozitatea dispusă central (lipomatoza mediastinală) precum și atenuarea coastelor și a claviculelor pot fi considerate factori predictivi.

Totodată, studiile au documentat importanța obezității dispuse la nivelul porțiunii superioare a corpului sau la nivelul abdomenului ca factor determinant al rezistenței la insulină, diabetului zaharat tip 2, hipertensiunii arteriale, dislipidemiei, morbidității și mortalității cardiovasculare.