Gli scienziati hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale in grado di analizzare le scansioni oculari eseguite durante una visita di routine presso un ottico o una clinica oculistica e identificare i pazienti ad alto rischio di infarto. I cambiamenti nei minuscoli vasi sanguigni nella retina sono indicatori di una malattia vascolare più ampia, compresi i problemi al cuore.
La ricerca guidata dall’Università di Leeds, ha utilizzato tecniche di apprendimento profondo per addestrare il sistema di intelligenza artificiale a leggere automaticamente le scansioni retiniche e identificare quelle persone che, nel corso dell’anno successivo, avrebbero avuto un infarto.
L’apprendimento profondo è una serie complessa di algoritmi che consentono ai computer di identificare modelli nei dati e di fare previsioni. I ricercatori nello studio pubblicato nella rivista Nature Machine Intelligence, riferiscono che il sistema di intelligenza artificiale aveva un’accuratezza compresa tra il 70% e l’80% e potrebbe essere utilizzato come secondo meccanismo di riferimento per approfondite indagini cardiovascolari.
L’uso dell’apprendimento profondo nell’analisi delle scansioni retiniche potrebbe rivoluzionare il modo in cui i pazienti vengono regolarmente sottoposti a screening per i segni di malattie cardiache.
Identificazione precoce di malattie cardiache
Il professor Alex Frangi, titolare della cattedra in Computational Medicine presso l’Università di Leeds ed è Turing Fellow presso l’Alan Turing Institute, ha supervisionato la ricerca. Ha affermato:
«Le malattie cardiovascolari, compresi gli attacchi di cuore, sono la principale causa di morte precoce in tutto il mondo e il secondo più grande killer nel Regno Unito, la nostra tecnica apre la possibilità di rivoluzionare lo screening delle malattie cardiache. Le scansioni retiniche sono relativamente poco costose e vengono usate di routine in molti studi ottici. Come risultato dello screening automatizzato, i pazienti che sono ad alto rischio di ammalarsi potrebbero essere indirizzati a servizi cardiaci specializzati. Le scansioni potrebbero anche essere usate per tracciare i segni precoci delle malattie cardiache».
Lo studio ha coinvolto una collaborazione mondiale di scienziati, ingegneri e clinici dell’Università di Leeds; Leeds Teaching Hospitals’ NHS Trust; l’Università di York; il Cixi Institute of Biomedical Imaging di Ningbo, parte dell’Accademia delle Scienze cinese; l’Università della Costa Azzurra, Francia; il National Centre for Biotechnology Information e il National Eye Institute, entrambi parte dei National Institutes for Health negli Stati Uniti; e KU Leuven in Belgio. UK Biobank ha fornito i dati per lo studio.
Chris Gale, professore di medicina cardiovascolare all’Università di Leeds e consulente cardiologo presso la Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, è stato uno degli autori della ricerca, ha detto:
«Il sistema di intelligenza artificiale ha il potenziale per identificare le persone che di routine partecipano a screening oculistici perché sono a maggior rischio futuro di malattie cardiovascolari, per cui i trattamenti preventivi potrebbero essere avviati prima per prevenire premature malattie cardiovascolari premature».
Apprendimento approfondito
Il sistema di intelligenza artificiale durante il processo di apprendimento profondo ha analizzato le scansioni della retina e le scansioni cardiache di più di 5.000 persone. Ha identificato le associazioni tra la patologia nella retina e i cambiamenti nel cuore del paziente, una volta appresi i modelli di immagine, solo dalle scansioni della retina poteva stimare la dimensione e l’efficienza di pompaggio del ventricolo sinistro, una delle quattro camere del cuore (i ventricoli sinistro e destro sono le camere più basse, gli atri sinistro e destro sono le camere più alte); un ventricolo allargato è collegato ad un aumento del rischio di malattie cardiache.
Il sistema di intelligenza artificiale con le informazioni sulla dimensione stimata del ventricolo sinistro e la sua efficienza di pompaggio combinato con dati demografici di base sul paziente, la loro età e sesso, potrebbe fare una previsione sul loro rischio di un attacco di cuore nei successivi 12 mesi.
Attualmente, i dettagli sulle dimensioni e l’efficienza di pompaggio del ventricolo sinistro di un paziente possono essere determinati solo con test diagnostici come ecocardiografia o risonanza magnetica del cuore, questi test diagnostici possono essere costosi e sono spesso disponibili solo in un ambiente ospedaliero, rendendoli inaccessibili per le persone in paesi con sistemi sanitari meno ricchi di risorse, o aumentando inutilmente i costi sanitari e i tempi di attesa nei paesi sviluppati.
Sven Plein professore di cardiologia e di Imaging cardiovascolare della British Heart Foundation presso l’Università di Leeds ha detto:
«Il sistema di intelligenza artificiale è uno strumento eccellente per svelare i modelli complessi che esistono in natura, e ciò che abbiamo trovato qui, il modello intricato di cambiamenti nella retina collegato ai cambiamenti nel cuore».
