Un model inovator promite să devină un instrument accesibil pentru screeningul MAFLD
Boala hepatică grasă asociată disfuncției metabolice (MAFLD) este o cauză principală a bolilor cronice de ficat, ceea ce accentuează nevoia de instrumente de diagnosticare accesibile și noninvazive.
Diagnosticul prin examinarea limbii, utilizat în Medicina Tradițională Chineză, oferă o perspectivă unică asupra sănătății sistemice, deși rămâne în mare parte subiectiv. Studiul de față a avut ca obiectiv dezvoltarea unui model de învățare profundă multimodal, interpretabil, pentru screeningul MAFLD, prin integrarea caracteristicilor cantitative ale imaginilor cu limba și a datelor clinice de rutină.
Din 904 candidați evaluați, 477 de subiecți (157 sănătoși, 320 cu MAFLD) au fost incluși și alocați aleatoriu în seturi de antrenament, validare și testare, în proporție de 8:1:1. Toți participanții au fost supuși unei imagini standardizate a limbii (caracteristici de culoare L*a*b conform Comisiei Internaționale de Iluminare) și unei evaluări clinice complete. Am construit un model dual de învățare profundă, combinând o rețea ConvNeXt-Tiny pentru imaginile limbii și un perceptron multistrat pentru variabilele clinice. Fuziunea caracteristicilor a fost realizată printr-un modul de Transformare Dinamică a Caracteristicilor Afine, iar modelul a fost antrenat folosind o pierdere de entropie încrucișată ponderată.
Pacienții cu MAFLD au prezentat aberații metabolice semnificative comparativ cu grupul de control sănătos. S-a observat o scădere progresivă a galbenului limbii (valoarea b*) odată cu avansarea fibrozării. Pe un set de testare independent (n = 48), modelul multimodal a atins o acuratețe de 97,92%, un Kappa Ponderat Quadratic de 0,9538, o sensibilitate de 96,88% și o specificitate de 100%, depășind modelele unidimensionale și cele serologice. Analizele de interpretabilitate au confirmat concentrarea modelului asupra regiunilor linguale relevante clinic și a principalelor declanșatoare metabolice.
Studiul a reușit să dezvolte și să valideze un model auxiliar de screening și diagnosticare, orientat clinic, pentru MAFLD, care integrează caracteristici obiective ale aspectului limbii din TCM cu indicatori metabolici convenționali. Prin analiza de fuziune interpretabilă, modelul oferă o aplicație practică pentru utilizarea aspectului limbii ca „fereastră” pentru evaluarea noninvazivă a MAFLD. Acest model are potențialul de a deveni un instrument nou, noninvaziv, cu costuri reduse și eficient pentru screeningul MAFLD, în special în regiunile cu resurse de sănătate limitate.
