Lezárult az a hároméves körmök vizsgálatát célzó projekt, amit a PTE Klinikai Központ Bőr-, Nemikórtani és Onkodermatológiai Klinika a Szegedi Tudományegyetemmel közös együttműködésben, a mesterséges intelligencia bevonásával végzett. – olvasható a Pécsi Tudományegyetem online magazinjának oldalán.
A közösen végzett, speciális vizsgálat során olyan, a körmökön látható eltéréseket kerestek, amelyek vitamin- és nyomelemhiányra utalnak. Több mint négyszázan vettek részt a kutatásban, amely ígéretes eredményekkel zárult.
A PTE Klinikai Központ Bőr-, Nemikórtani és Onkodermatológiai Klinika által indított kutatásban összesen 404 önkéntes résztvevő körméről készült speciális fényképet vetettek össze a véreredményeikkel.
A projektben a Szegedi Tudományegyetem informatikai szakemberei működtek együtt a PTE KK munkatársaival.
A 404 résztvevőről a három éves projekt során több mint 202000 darab fénykép készült, amelyeket a projekt munkatársai megvizsgáltak és a vérvételi eredménnyel összevetettek.
A vizsgálatban résztvevők szérumszintjeinek vizsgálata alapján a leggyakrabban cink- (49,2%), biotin-(45,7%), folsav- (14,1%) és D-vitaminhiányt (9,4%) észleltek.
A háromdimenziós körömképek és a szérumvizsgálati eredmények alapján informatikai modelleket tanítottak. Az létrehozott gépi tanulási modellek képesek bizonyos vitamin- és ásványi anyag szintek előrejelzésére. A legerősebb összefüggést a biotin és a cink esetében sikerült kimutatni. A tünetes állapot jelenléte és az alacsony vas- és biotinszint között szignifikáns kapcsolatot találtak.
Érdekességként megfigyelték a kutatók, hogy néhány nyomelem magas szintje (pl. kálium, cink) is több körömelváltozással társult, míg másoknál az alacsony szint okozott problémát (pl. E- és B6-vitamin, vas). A résztvevők 91,7%-ának legalább egy körmén volt észlelhető elváltozás. A tünetek gyakran szimmetrikusan jelentek meg, és jellemző mintázatok voltak megfigyelhetők az egyes ujjakon.
A Visionail rendszer diagnosztikai értéke nem a laborvizsgálatok kiváltásában, hanem azok hatékonyabb célzásában rejlik. A módszer ugyanis gyors, fájdalommentes, és távoli képelemzéssel is kombinálható, így alkalmas lehet például háziorvosi gyakorlatban az előszűrésre. A rendszer a köröm „ablak” szerepére épít: a vitamin- és nyomelemhiányok pl. életmódváltással, étrendkiegészítéssel gyorsabban kezelhetővé válnak.
A kutatócsoport célja, hogy nagyobb adatbázissal, több mint 100 000 körömképen történő tanulással még pontosabb predikciókat tennének lehetővé. A várható pontosság egyes hiányállapotok esetén akár 91–96% is lehet (pl. cink esetén).
Forrás: univpecs.com