Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Kingston,
en Londres, ha determinado que los escáneres oculares realizados con
inteligencia artificial podrían servir para predecir con rapidez y precisión si
una persona tiene un alto riesgo de padecer una enfermedad cardíaca.
Los resultados podrían allanar el camino para que la detección
cardiovascular se realice de forma más rápida y sencilla mediante el uso de
cámaras, sin necesidad de realizar análisis de sangre o mediciones de la
presión arterial.
Las enfermedades circulatorias, entre ellas las cardiovasculares, las
coronarias, la insuficiencia cardíaca y los ACV, son una de las principales
causas de enfermedad y muerte en todo el mundo, y en la actualidad son
responsables de una de cada cuatro muertes en el Reino Unido. Aunque existen
varios marcos de riesgo, éstos no siempre son capaces de identificar con
precisión a quienes desarrollarán o morirán de enfermedades circulatorias.
Como parte del estudio, la profesora de Visión por Computador de la
Universidad de Kingston Sarah Barman y el investigador postdoctoral Roshan
Welikala desarrollaron algoritmos de inteligencia artificial (IA) que podían
medir de forma fiable las características de la imagen de la retina, como la
anchura de los vasos sanguíneos y su curvatura.
En colaboración con sus colegas del St George's, de la Universidad de
Londres, del Centro de Investigación Biomédica NIHR del Hospital Ocular
Moorfields y del Instituto de Oftalmología de la UCL, así como de la Unidad de
Epidemiología del MRC de la Universidad de Cambridge, demostraron que estas
imágenes basadas en la IA podían especificar el riesgo de enfermedades
cardiovasculares e ictus y actuar como un biomarcador predictivo alternativo a
las puntuaciones de riesgo tradicionales para la salud vascular. Los resultados
se han publicado en la revista British
Journal of Ophthalmology.
«Gracias a esta investigación, hemos demostrado que un escáner ocular
con IA que un oftalmólogo podría realizar de forma rutinaria en la calle es tan
bueno como una medida estándar de riesgo cardiovascular», dijo el profesor
Barman. «Todo el mundo que acude a la óptica en el Reino Unido se somete a un
escáner ocular y, a diferencia de los métodos estándar que requieren un
análisis de sangre por parte del médico de cabecera, este tipo de cribado sólo
necesitaría una imagen de la retina y algunos datos, como la edad, si el
paciente fuma o no y algunas preguntas relacionadas con su historial médico».
«Este método, que permitiría un cribado más amplio de la población de
forma no invasiva que podría conducir a tratamientos preventivos tempranos para
aquellos que se encuentren en mayor riesgo, tiene un potencial considerable».
Los investigadores desarrollaron un algoritmo totalmente automatizado
con IA, llamado QUARTZ, para evaluar el potencial de las imágenes de la
vasculatura de la retina junto con los factores de riesgo conocidos para
predecir la salud vascular y la muerte. El algoritmo puede evaluar una sola
imagen de la retina en menos de un minuto.
Las imágenes de la retina de 88.052 participantes del Biobanco del Reino
Unido con edades comprendidas entre los 40 y los 69 años se escanearon con el
algoritmo, observando específicamente la anchura, el área de los vasos y el
grado de curvatura de los mismos para desarrollar modelos de predicción de
ictus, infarto de miocardio y muerte por enfermedad circulatoria. A
continuación, estos modelos se aplicaron a las imágenes de la retina de 7.411
participantes, de entre 48 y 92 años, del estudio European Prospective
Investigation into Cancer (EPIC)-Norfolk.
El rendimiento de QUARTZ se comparó con el marco ampliamente utilizado
de las puntuaciones de riesgo de Framingham. Se realizó un seguimiento de la
salud de los participantes durante una media de siete a nueve años, y se
comprobó que una puntuación de riesgo no invasiva basada en la edad, el sexo,
el tabaquismo, los antecedentes médicos y la vasculatura de la retina
funcionaba tan bien como el marco de Framingham. BP
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