По данным исследования из нового номера журнала American Journal of Roentgenology (AJR), полностью автоматизированный анализ композиционного состава тела может внести важный вклад в предиктивные модели оценки кардиоваскулярного риска.
С помощью детальной оценки жировой ткани и ее распределения методом композиционного анализа, исследователям удалось предсказать сердечно-сосудистые катастрофы (инфаркт миокарда или инсульт) вне зависимости от традиционного фактора риска в виде массы тела. Авторы работы считают, что такой анализ должен проводиться в комбинации с ИМТ при комплексной оценке сердечно-сосудистого риска.
В ходе ретроспективного исследования анализировались данные более 9700 пациентов (средний возраст 53 года, 57% женщин и 43% мужчин), которым проводилась рутинная КТ с января по декабрь 2012 года. Полностью автоматизированный анализ с технологией машинного обучения оценивал композицию тканей на уровне позвонка L3: скелетные мышцы, висцеральный жир и подкожную жировую клетчатку. Последующие сердечно-сосудистые катастрофы оценивались по данным электронных медицинских карт.
После стандартизации по возрасту, полу и расе, были получены следующие результаты: характеристика зоны висцерального жира была ассоциирована с риском развития инфаркта миокарда (отношение рисков 1,31, p = 0,04) и инсульта (отношение рисков 1,46, p = 0,04); в то же время ИМТ и характеристика зон скелетных мышц и подкожной жировой клетчатки не были ассоциированы с повышением рисков сердечно-сосудистых событий.
Авторы исследования ожидают, что полученные данные лягут в основу широкого внедрения алгоритмов машинного обучения при композиционном анализе тканей тела с целью комплексной оценки сердечно-сосудистого прогноза.
