- Un nuevo sistema creado por los investigadores En verdad y Google AI puede utilizar fotografías de la retina para predecir los factores de riesgo de enfermedad cardiovascular.
- El sistema funciona tan bien como métodos de predicción utilizados actualmente y es mucho menos invasiva.
- En un estudio reciente, los investigadores pudieron ver lo que el software de inteligencia artificial estaba prestando atención a lo que estudió el ojo.
Sus ojos podrían ser las ventanas perfectas en su corazón.
Al menos, son ventanas que se pueden software de inteligencia artificial creada por Google puede utilizar para calcular los factores de riesgo de enfermedad cardíaca.
De acuerdo con un estudio publicado recientemente en la revista Nature Ingeniería Biomédica, un algoritmo AI creado por Google AI y Ciencias de la Vida En verdad (una subsidiaria del alfabeto que se escindió de Google) puede predecir si un paciente es probable que sufra un evento cardiovascular mayor como un corazón ataque o accidente cerebrovascular dentro de cinco años, a partir de una foto de su retina.
Hasta ahora, las predicciones funcionan tan bien como los métodos actualmente aceptados que son más invasivos, según el estudio.
Aprender a predecir enfermedades del corazón
El hecho de que la enfermedad se pueden observar en la retina no es una sorpresa. Los médicos a menudo detectar condiciones médicas incluyendo la diabetes, la presión arterial alta extrema, colesterol alto, y algunos tipos de cáncer durante exámenes oculares.
Para imitar esa capacidad, los investigadores En verdad y Google entrenados software de inteligencia artificial para identificar los riesgos cardiovasculares haciendo que el sistema de análisis de la retina fotos y datos de salud de 284,335 pacientes. En concreto, se miraba las imágenes de la retina del fondo del ojo – fotos que muestran los vasos sanguíneos del ojo.
Los factores de riesgo para las enfermedades cardiovasculares son la edad, la presión arterial y de género, entre otras cosas. Basado en un escáner de retina, el algoritmo fue capaz de predecir la edad de una persona dentro de 3,26 años, el consumo de tabaco con 71% de precisión, y la presión arterial dentro de 11 unidades del número superior se informa en su medición.
Debido a que el algoritmo fue tan eficaz en la evaluación de estos factores, los investigadores decidieron ver lo bien que podía predecir accidentes cerebrovasculares y ataques cardíacos reales.
Se utilizaron datos de un conjunto de 150 pacientes que habían sufrido eventos cardiovasculares mayores dentro de los cinco años de su escáner de retina. (Eso conjunto de datos incluía 12.026 personas, pero sólo varios cientos experimentaron un evento de salud cardiaca mayor, con los datos clínicos disponibles para 150 de esos pacientes.) Cuando los investigadores presentaron el algoritmo con dos imágenes de la retina y le pidió que predecir cuál sería sufrir una evento cardiaco o accidente cerebrovascular, que predijo la correcta exploración 70% del tiempo.
En comparación, la calculadora de riesgo SCORE Europea, que requiere un análisis de sangre, se utiliza actualmente para predecir el riesgo de enfermedad cardiovascular. Esa calculadora predijo la exploración correcta en el 72% de los casos a partir del mismo conjunto de datos, que no es mucho mejor que el rendimiento AI – y la AI hizo igual de bien cuando se tuvo acceso a la información demográfica como la edad, el sexo y el IMC.
Una poderosa demostración
La enfermedad cardiovascular es la principal causa de muerte en el mundo. Debido a eso, la idea de que un escáner de retina rutina podría proporcionar una alerta temprana de mayor riesgo – esperemos que en el momento de cambiar el comportamiento – es emocionante.
El nuevo estudio sugiere que hay más información disponible en la retina que los científicos se dieron cuenta previamente. El sistema de inteligencia artificial es particularmente interesante, ya que toma imágenes médicas que ya puedan existir y obtiene datos nuevos y potencialmente importantes de ellos. Y esa información puede ser recogida y usada sin pruebas invasivas.
Los investigadores involucrados en el estudio también fueron capaces de rastrear los factores que el algoritmo se basa en hacer sus predicciones, ya que el sistema creado de calor mapas de las zonas que se centró en. En este caso, los investigadores saben que el sistema se presta especial atención a los vasos sanguíneos para el cálculo de la presión arterial, por ejemplo.
Dicha información no siempre está disponible en los procesos de aprendizaje automático. Pero en este caso, puede ayudar a los científicos a entender mejor la gran cantidad de datos que está disponible en imágenes de la retina en el primer lugar.
En general, este estudio pone de relieve las formas en que un aprendizaje profundo está transformando cómo los científicos estudian el cuerpo. El aprendizaje automático puede incluso tomar las exploraciones que ya tenemos y utilizarlos para generar una imagen mucho más completa de la salud humana.
Sin embargo, tan prometedor como estos resultados parecen, que son preliminares, de acuerdo a un post por el Dr. Michael McConnell, el Jefe de innovaciones de la salud cardiovascular en verdad.
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