Od dziś inaczej definiujemy otyłość

Nowa definicja, która pozwala na bardziej precyzyjną ocenę otyłości w oparciu o objawy, może pomóc w jej leczeniu – informuje „The Lancet Diabetes & Endocrinology”. Jak wynika z badań prof. Francesco Rubino z King’s College London otyłość powinna być definiowana wedle poziomu tkanki tłuszczowej wykorzystując szerokość talii lub badania rentgenowskie.
Otyłość z nową definicją
.Według nadal obowiązującej definicji ustalonej przez Światową Organizację Zdrowia (WHO), otyłość to „nieprawidłowe lub nadmierne nagromadzenie tłuszczu wpływające niekorzystnie na stan zdrowia”. Otyłość pojawia się, gdy spożywamy za dużo kalorii i nie zużywamy ich, bo jesteśmy za mało aktywni fizycznie, co prowadzi do gromadzenia się tłuszczu w tkance tłuszczowej.
Wysoki poziom tłuszczu w organizmie może powodować uszkodzenie narządów takich jak wątroba i trzustka, co upośledza ich funkcję. Tłuszcz może również nasilać stany zapalne, zwiększając ryzyko schorzeń takich, jak nowotwory, choroby wątroby i problemy z sercem. Aby ustalić, czy dana osoba jest otyła, oblicza się jej wskaźnik masy ciała (BMI). Znając wzrost i aktualną masę ciała danej osoby należy podzielić wagę wyrażoną w kilogramach przez wzrost podniesiony do kwadratu, wyrażony w metrach, czyli w skrócie BMI = kg/m2.
Wartości BMI pomiędzy 18,5 a 24,9 są uważane za zdrowe, natomiast BMI poniżej lub powyżej tego zakresu oznacza, że dana osoba ma niedowagę lub nadwagę. BMI powyżej 30 oznacza otyłość. Jednak BMI nie najlepiej odzwierciedla poziom tłuszczu w organizmie danej osoby – nie wiadomo, czy „nadmiarowa” waga wynika z nadmiaru tłuszczu w organizmie, czy też większej masy mięśniowej lub masy kostnej.
Przypadki przedkliniczne i kliniczne
.Nawet bardziej specyficzna ocena zawartości tkanki tłuszczowej w organizmie – poprzez pomiar obwodu talii lub – rzadziej, skanowanie rentgenowskie, nie decyduje w pełni o czyimś zdrowiu. Każdy organizm reaguje inaczej, zależnie od rasy, pochodzenia etnicznego danej osoby, jej wieku, spożywanych pokarmów, cech genetycznych. Dlatego prof. Francesco Rubino z King’s College London i jego współpracownicy chcą udoskonalić definicję otyłości, dzieląc przypadki na przedkliniczne i kliniczne. Obie formy byłyby charakteryzowane jako nadmiar tkanki tłuszczowej, ale tylko forma kliniczna obejmowałaby objawy spowodowane nadmiarem tkanki tłuszczowej, takie jak trudności z oddychaniem, problemy z sercem lub trudności w wykonywaniu codziennych czynności. Natomiast otyłość przedkliniczna zwiększa ryzyko ostatecznego rozwoju tych związanych z otyłością objawów.
Według samego Rubino otyłość przedkliniczna byłaby zatem podobna do stanu przedcukrzycowego, w którym poziom cukru we krwi jest wyższy niż zwykle, ale nie na tyle wysoki, aby zdiagnozować pełnoobjawową cukrzycę typu 2. Zgodnie z proponowanymi zmianami oprócz obliczania BMI personel medyczny mierzyłby bezpośrednio u pacjentów poziom tkanki tłuszczowej, używając szerokości talii lub badań rentgenowskich (chociaż zawsze zakłada się, że osoba z BMI powyżej 40 ma nadmiar tkanki tłuszczowej). Kolejnym krokiem byłoby pytanie pacjentów, czy mają objawy otyłości oraz wykonanie badań krwi do oceny stanu zdrowia narządów, zwłaszcza wątroby. O ile badania krwi są rutynowo wykonywane przez wielu lekarzy, to bezpośrednie pomiary tkanki tłuszczowej nieco zwiększą ich obciążenie pracą.
Według Rubino powszechne przyjęcie nowej definicji otyłości powinno zapewnić pacjentom porady i leczenie lepiej dostosowane do ich organizmów. Osoby z otyłością przedkliniczną mogą potrzebować jedynie monitorowania swojego zdrowia i wprowadzenia zmian w stylu życia, podczas gdy osoby z postacią kliniczną częściej wymagają leczenia farmakologicznego lub chirurgicznego. Zaktualizowane definicje, które zostały już zatwierdzone przez 76 organizacji ochrony zdrowia na całym świecie, mogą nawet pomóc zmniejszyć stygmatyzację otyłości – ukazać ją jako chorobę samą w sobie, która nie wynika wyłącznie z zachowań pacjenta, ale również innych czynników: środowiskowych, psychologicznych i genetycznych.
Nowe technologie w ochronie zdrowia
.Profesor zwyczajny w Polskiej Akademii Nauk, Michał KLEIBER, na łamach „Wszystko co Najważniejsze” twierdzi, że: „Wykorzystywanie sztucznej inteligencji (SI). SI w ochronie zdrowia oznacza wykorzystywanie zaawansowanego oprogramowania naśladującego poznawcze zdolności człowieka do analizy danych medycznych i sugerowanie na tej podstawie diagnozy i ewentualnych działań leczniczych. Innymi słowy, SI jest zdolnością komputerowych algorytmów do formułowania przydatnych dla lekarzy opinii w złożonych problemach medycznych. Zastosowania SI różnią się istotnie od tradycyjnych metod medycyny możliwością pozyskiwania wielkiej liczby informacji, ich przetwarzania i podejmowania na tej podstawie działań. Fundamentalną cechą stosowanych algorytmów jest ich zdolność do uczenia się na drodze rozpoznawania cech charakteryzujących przetwarzane dane i tworzenia na tej podstawie opinii na temat analizowanego problemu”.
„Ważnym efektem stosowania SI w ochronie zdrowia jest możliwość dostarczania analiz opisujących relacje między diagnozą i zastosowaną terapią a najbardziej prawdopodobnym rezultatem leczenia. Dysponujemy dzisiaj terabajtami danych pochodzących z badań klinicznych, szeroko rozumianej praktyki medycznej, firm ubezpieczeniowych oraz aptek, dotyczących wszelkich dręczących ludzi dolegliwości. Naukowcy i praktykujący lekarze korzystają oczywiście od zawsze z takich informacji, ale możliwości ich pełnej analizy przez najlepiej nawet przygotowanych badaczy są ze względu na ilość danych, ich złożoność i brak wypracowanej struktury z natury rzeczy bardzo ograniczone. W sukurs przychodzi właśnie sztuczna inteligencja”.
„Metody SI weszły już do standardów badawczych w wielu różnych obszarach medycyny. Przykładami ilustrującymi aktualne osiągnięcia w tym zakresie mogą być opracowane ostatnio oprogramowanie pozwalające z dokładnością 70-80 proc. wskazać wśród osób zarażonych koronawirusem te z nich, u których rozwinie się ciężka postać COVID-19, lub system typujący z dokładnością 95 proc. osoby, które zachorują w ciągu swego życia na cukrzycę. Takie procesy, zwane analityką predykcyjną, budzą obecnie duże zainteresowanie w świecie medycyny. Możliwości SI na tym się oczywiście nie kończą i daleko wykraczają poza diagnostykę tego typu”.
.„SI zaczyna odgrywać coraz większą rolę w realizacji idei indywidualnego traktowania pacjentów, czyli w rozwoju personalizacji leczenia. Amerykańscy badacze opracowali program analizujący rozległe dane kliniczne i pozwalający szybko zaplanować u konkretnego pacjenta radioterapię nowotworu, co ma ogromne znaczenie dla skuteczności leczenia. SI wspomagać będzie z pewnością działania na rzecz szybszego wprowadzanie na rynek nowych, doskonalszych leków. Są już tego przykłady, jak zastosowanie przez amerykańskich badaczy zaawansowanych metod uczenia maszynowego do opracowania nowego antybiotyku zwalczającego bakterie. Ze względu na fakt, że wprowadzenie nowego leku na rynek kosztuje dzisiaj średnio prawie trzy mld dolarów, a 90 proc. opracowywanych propozycji przepada w różnych fazach badań klinicznych, powodując marnotrawstwo środków, potencjał SI jest bardzo duży, algorytmy uczenia maszynowego mogą bowiem przeanalizować miliony związków, zawężając opcje do konkretnego celu poszukiwań.W nieodległej przyszłości SI nie tylko stanie się ważnym elementem przemyślanego wspomagania lekarzy w ich odpowiedzialnej pracy, ale także pozwoli w pewnym przynajmniej stopniu zaradzić innej bolączce współczesnych systemów ochrony zdrowia. Według danych WHO sprzed paru lat na świecie brakowało ponad 7 mln lekarzy, a w 2035 r. deficyt ten osiągnąć może wielkość 13 mln. Prawie połowa globalnej populacji nie ma możliwości uzyskania jakiejkolwiek pomocy medycznej, a dostęp do specjalisty wymaga parotygodniowego bądź jeszcze dłuższego oczekiwania nawet w najbogatszych krajach świata. Może więc właśnie stosowanie SI przyspieszy procedury diagnostyczne i terapeutyczne, dając szansę na poprawę tej sytuacji?” – pisze prof. Michał KLEIBER w tekście „Nowe technologie w ochronie zdrowia „.
LINK DO TEKSTU: https://wszystkoconajwazniejsze.pl/prof-michal-kleiber-nowe-technologie-w-ochronie-zdrowia%e2%80%a8/
PAP/Paweł Wernicki/WszystkocoNajważniejsze/MJ