Joseph Norman
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Tus ojos, dicen, son las ventanas de tu alma y, según un nuevo estudio financiado por Google, tus ojos también pueden ser las ventanas de un inminente ataque cardíaco..
En el estudio, los investigadores de Google utilizaron datos de escaneo de retina de casi 300.000 pacientes para "entrenar" una red neuronal, una intrincada serie de algoritmos, para detectar riesgos para la salud del corazón con solo mirar imágenes de los ojos de un paciente. El algoritmo pudo predecir qué pacientes experimentarían un evento cardíaco adverso importante (como un ataque cardíaco o un derrame cerebral) con una precisión de aproximadamente el 70 por ciento, según el estudio, que fue publicado en línea ayer (19 de febrero) en la revista Nature Biomedical Engineering.
Aunque una tasa de éxito del 70 por ciento todavía está por debajo de la precisión de los métodos de diagnóstico de la salud cardíaca existentes, como los análisis de sangre que miden el colesterol y otros biomarcadores clave, los investigadores creen que el algoritmo algún día podría desarrollarse como una primera línea de atención preventiva. "Esta puede ser una forma rápida para que las personas evalúen el riesgo", dijo a The Washington Post el Dr. Harlan Krumholz, cardiólogo de la Universidad de Yale que no participó en el estudio. [Máquinas superinteligentes: 7 futuros robóticos]
El potencial del algoritmo parece prometedor, dicen los investigadores. Entonces, cómo funciona?
Tus ojos son las ventanas de tu corazón
Ya sea que un oftalmólogo capacitado o IA de Google le escanee los ojos, las pistas más importantes sobre su salud general pueden estar en sus vasos sanguíneos.
Los vasos sanguíneos pueden proporcionar una instantánea valiosa de la salud de su corazón, revelando coágulos, constricciones y otras anomalías asociadas con diversas enfermedades y afecciones cardiovasculares. Pero debido a que la mayoría de los vasos sanguíneos de su cuerpo están ocultos debajo de su piel y otros tejidos, puede ser difícil para los médicos acceder a ellos sin procedimientos potencialmente costosos o invasivos..
Los grandes vasos en la parte posterior de la retina, la capa de tejidos sensibles a la luz en la parte posterior de los ojos, son una excepción. Las venas y arterias de la retina son directamente visibles a través de las pupilas, lo que significa que una exploración ocular simple y no invasiva puede revelar si los vasos sanguíneos de la retina se están contrayendo debido a la hipertensión, si están coagulados con colesterol o si están afectados por varios otros factores de riesgo para la salud del corazón..
Los médicos examinan las exploraciones de retina principalmente para diagnosticar el glaucoma y las enfermedades oculares relacionadas con la diabetes. Sin embargo, los investigadores han estado utilizando cada vez más exploraciones oculares para detectar la presión arterial alta y todas las dolencias cardiovasculares que la acompañan..
En el nuevo estudio, los investigadores de Google entrenaron sus algoritmos de inteligencia artificial para observar principalmente diferencias mínimas en los vasos sanguíneos de la retina de los pacientes con el fin de estimar la edad de cada paciente, la presión arterial, los hábitos de fumar y varios otros factores que podrían predecir la probabilidad de un ataque cardíaco inminente. o accidente cerebrovascular.
Los investigadores probaron el algoritmo en una serie de exploraciones de unos 12.000 pacientes, aproximadamente 100 de los cuales sufrieron un ataque cardíaco en los cinco años posteriores a la obtención de imágenes de la retina. Cuando se le muestran escáneres retinianos uno al lado del otro de dos pacientes diferentes, uno que pasó a tener un ataque cardíaco o accidente cerebrovascular grave y otro que no, el algoritmo predijo correctamente qué paciente tenía un mayor riesgo aproximadamente el 70 por ciento de las veces.
Según los investigadores, los resultados del estudio demuestran "no sólo que estas señales [de riesgo de ataque cardíaco] están presentes en la retina, sino que también son cuantificables con un grado de precisión no informado antes".
Se requieren significativamente más investigaciones, con tamaños de muestra mucho más grandes, antes de que algoritmos como estos puedan ser una herramienta útil para un diagnóstico de riesgo generalizado, dijeron los investigadores..