AI može skenirati mrežnicu i predvidjeti rizik od srčanih bolesti "za 60 sekundi ili manje"

AI softver razvijen korištenjem mašinskog učenja može se koristiti za predviđanje nečijeg rizika od srčanih bolesti za manje od minute analizom vena i arterija u njihovim očima.

Novo istraživanje, objavljeno u British Journal of Ophthalmology, otvara put za razvoj brzog i isplativog kardiovaskularnog skrininga, ako rezultati budu potvrđeni u budućim kliničkim ispitivanjima. Ovi skriningi bi omogućili ljudima da znaju svoj rizik od moždanog i srčanog udara bez potrebe za krvnim testovima ili mjerenjem krvnog tlaka.

"Ovaj alat umjetne inteligencije mogao bi nekome dati do znanja o svom nivou rizika za 60 sekundi ili manje", rekao je za al. Glavna autorka studija Guardian, Alicja Rudnička. Studija je otkrila da su predviđanja bila tačna koliko i ona proizvedena trenutnim metodama testiranja.

Come funziona

Softver radi tako što analizira mrežu krvnih žila koja se nalazi unutar retine oka. Mjeri ukupnu površinu koju pokrivaju ove arterije i vene, kao i njihovu širinu i "zavojenost" (koliko su gipke). Na sve ove faktore utiče zdravlje srca pojedinca, omogućavajući softveru da predvidi rizik od srčanih bolesti kod osobe jednostavno gledajući neinvazivni snimak njenog oka.

Korištenje umjetne inteligencije za dijagnosticiranje bolesti na osnovu skeniranja oka pokazalo se kao jedno od najbrže razvijajućih područja u medicini mašinskog učenja. Prvi dijagnostički uređaj sa umjetnom inteligencijom, odobren od strane FDA, korišten je za skrining očnih bolesti, a istraživanja sugeriraju da AI može otkriti niz bolesti na ovaj način, od dijabetičke retinopatije do Alchajmerove bolesti od Keanea). Alati koji primjenjuju ove rezultate su u različitim fazama razvoja, ali ostaju sumnje u pouzdanost i univerzalnost njihovih dijagnoza.

Studijski tim

Ovo nedavno istraživanje, koje je proveo tim iz St George's, Univerzitet u Londonu, testiran je samo na skeniranju očiju bijelih pacijenata, na primjer. Tim je dobio podatke o testiranju iz UK Biobank, baze podataka koja je 94,6% bijele boje (što odražava britansku demografiju u starosnom rasponu pacijenata uključenih u BioBank). Takve predrasude bi trebale biti izbalansirane u budućnosti kako bi se osiguralo da je bilo koji dijagnostički alat jednako precizan za različite etničke grupe.

Istraživači su uporedili rezultate svog softvera, nazvanog QUARTZ (inventivni akronim izveden iz fraze "Kvantitativna analiza topologije retinalnih krvnih sudova i krvnih sudova veličine") sa 10-godišnjim predviđanjima rizika proizvedenim standardnim Framinghamskim testom rizika (FRS) . Otkrili su da te dvije metode imaju "uporedive performanse".

Veliki izazov, kaže Keane, je prenijeti ovu vrstu posla od "šifra do klinike". Ko može ovu vrstu istraživanja pretvoriti u dijagnostički alat, pita se; da li bi to bila Nacionalna zdravstvena služba Ujedinjenog Kraljevstva (NHS) ili kompanija izdvojena iz univerziteta? I koji nivo performansi će zahtijevati regulatori prije nego što odobre korištenje softvera? "U kom trenutku kažemo 'uđimo, gotovi smo' i pretvorimo to u komercijalni proizvod?"

Ercole Palmeri: Ovisnik o inovacijama