Specialiștii de la Technical University of Munich au folosit o tehnică non-invazivă pentru a obţine imagini detaliate ale capilarelor de sub pielea persoanelor cu diabet zaharat (DZ). Apoi au apelat la un algoritm de inteligenţă artificială pentru a formula un „scor” ce poate fi ulterior folosit pentru a determina severitatea bolii.

Ei au folosit o metodă specifică de optoacustică, numită RSOM (raster-scan optoacoustic mesoscopy), pentru a obţine imagini ale pielii de la  75 de persoane cu diabet și de la 40 de persoane sănătoase, din grupul de control. Analiza a fost realizată la nivelul pielii picioarelor. 

Cercetătorii au folosit un algoritm de inteligenţă artificială pentru a identifica acele caracteristici relevante din punct de vedere clinic, asociate cu complicaţiile diabetului. Astfel, au creat o listă cu 32 de modificări specifice ale microvascularizaţiei pielii, printre care și diametrul vaselor de sânge și numărul ramificaţiilor acestora. 

Experţii au observat că, în cazul oamenilor cu DZ, numărul vaselor de sânge și al ramificaţiilor a fost redus la nivelul dermului, dar crescut în epidermă. Toate cele 32 de caracteristici identificate au fost influenţate de progresia și severitatea bolii. Prin compilarea lor, cercetătorii au calculat un „scor de microangiopatie”. Astfel, problema vaselor mici de sânge din piele a fost corelată cu severitatea diabetului.

https://newatlas.com/medical/optoacoustic-scanner-and-ai-score-diabetes-disease-severity/
https://www.tum.de/en/news-and-events/all-news/press-releases/details/examining-diabetes-with-a-skin-scanner-and-ai