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 accidentes cerebrovasculares, 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 inteligencia artificial 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.