El software desarrollado con aprendizaje automático se puede usar para predecir el riesgo de enfermedad cardíaca de alguien en menos de un minuto mediante el análisis de las venas y arterias del ojo.
La nueva investigación, allana el camino para el desarrollo de exámenes cardiovasculares rápidos y económicos, si los hallazgos se validan en futuros ensayos clínicos. Estos exámenes permitirían a las personas conocer su riesgo de accidente cerebrovascular y ataque cardíaco sin necesidad de análisis de sangre o incluso mediciones de la presión arterial.
La autora principal del estudio, Alicja Rudnicka dijo:
“Esta herramienta de inteligencia artificial podría hacerle saber a alguien en 60 segundos o menos su nivel de riesgo”.
El estudio encontró que las predicciones eran tan precisas como las producidas por las pruebas actuales.
“El ojo puede usarse como una ventana al resto del cuerpo”.
El software funciona analizando la red de vasos sanguíneos contenidos dentro de la retina del ojo. Mide el área total cubierta por estas arterias y venas, así como su ancho y «tortuosidad» (cuán flexibles son). Todos estos factores se ven afectados por la salud cardíaca de un individuo, lo que permite que el software haga predicciones sobre el riesgo de enfermedad cardíaca de un sujeto con solo mirar una instantánea no invasiva de su ojo.
El investigador en oftalmología y análisis de IA que no está relacionado con el estudio, Pearse Keane dijo:
“El estudio se suma a un creciente cuerpo de conocimiento de que el ojo puede usarse como una ventana al resto del cuerpo”.
“Los médicos saben desde hace más de cien años que se puede mirar a los ojos y ver signos de diabetes y presión arterial alta. Pero el problema era la evaluación manual: la delineación manual de las embarcaciones por parte de expertos humanos”
El uso del aprendizaje automático, dice Keane, puede superar este desafío.
El uso de IA para diagnosticar enfermedades a partir de escaneos oculares ha demostrado ser uno de los campos de la medicina de aprendizaje automático de más rápido desarrollo. El primer dispositivo de diagnóstico de IA aprobado por la FDA se usó para detectar enfermedades oculares, y la investigación sugiere que la IA puede detectar una variedad de dolencias de esta manera, desde la retinopatía diabética hasta el Alzheimer (área de investigación de Keane). Las herramientas que aplican estos hallazgos se encuentran en varias etapas de desarrollo, pero quedan dudas sobre la confiabilidad y la universalidad de sus diagnósticos.
Este estudio reciente, realizado por un equipo de St George’s, Universidad de Londres, solo se probó en escáneres oculares de pacientes blancos, por ejemplo. El equipo obtuvo los datos de sus pruebas del Biobanco del Reino Unido, una base de datos que resulta ser blanca en un 94,6 % (lo que refleja la demografía del Reino Unido en el rango de edad de los pacientes incluidos en el Biobanco). Dichos sesgos tendrían que equilibrarse en el futuro para garantizar que cualquier herramienta de diagnóstico sea igualmente precisa para diferentes etnias.
Los investigadores compararon los resultados de su software, llamado QUARTZ (un acrónimo inventivo derivado de la frase «Análisis cuantitativo de la topología y el tamaño de los vasos de la retina») con las predicciones de riesgo a 10 años producidas por la prueba estándar Framingham Risk Score (FRS). Descubrieron que los dos métodos tenían un «rendimiento comparable».
El gran desafío, dice Keane, es llevar este tipo de trabajo del «código a la clínica». ¿Quién puede convertir este tipo de investigación en una herramienta de diagnóstico?, se pregunta; ¿Sería el Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido o una empresa derivada de la universidad? ¿Y qué nivel de desempeño requerirán los reguladores antes de aprobar el uso del software? «¿En qué momento decimos ‘vamos a ponerle un tenedor, hemos terminado’ y lo convertimos en un producto comercial?»
