Риск сердечного приступа может выявить сканирование сетчатки глаза

Врачи признали, что изменения в крошечных кровеносных сосудах сетчатки являются индикаторами более широких сосудистых заболеваний, включая проблемы с сердцем.

Ученые разработали систему искусственного интеллекта (ИИ), которая может анализировать снимки глаз, сделанные во время обычного посещения офтальмолога или глазной клиники, и выявлять пациентов с высоким риском сердечного приступа.

Врачи признали, что изменения в крошечных кровеносных сосудах сетчатки являются индикаторами более широких сосудистых заболеваний, включая проблемы с сердцем, пишет medicalxpress.com.

В исследовании, проведенном Университетом Лидса, методы глубокого обучения использовались для обучения системы ИИ автоматическому считыванию сканов сетчатки и выявлению тех людей, у которых в течение следующего года, скорее всего, случится сердечный приступ.

Глубокое обучение — это сложная серия алгоритмов, которые позволяют компьютерам выявлять закономерности в данных и делать прогнозы.

В статье для журнала Nature Machine Intelligence исследователи сообщают, что система ИИ имеет точность от 70% до 80% и может использоваться в качестве второго реферального механизма для углубленного исследования сердечно-сосудистой системы.

Использование глубокого обучения при анализе сканов сетчатки может революционизировать способ регулярного обследования пациентов на наличие признаков сердечно-сосудистых заболеваний.

Профессор Алекс Франджи, заведующий кафедрой вычислительной медицины в Университете Лидса, посвященный бриллиантовому юбилею, и научный сотрудник Института Алана Тьюринга, руководил исследованием.

Он сказал, что «сердечно-сосудистые заболевания, включая сердечные приступы, являются основной причиной ранней смерти во всем мире и второй по значимости причиной смерти в Великобритании. Это вызывает хронические болезни и страдания во всем мире».

«Этот метод открывает возможность совершить революцию в скрининге сердечных заболеваний. Сканирование сетчатки сравнительно дешево и регулярно используется во многих офтальмологических кабинетах. В результате автоматизированного скрининга пациенты с высоким риском заболевания могут быть направлены к специалисту. Кардиологические службы.

«Сканирование также можно использовать для отслеживания ранних признаков сердечных заболеваний».

В исследовании участвовало всемирное сотрудничество ученых, инженеров и клиницистов из Университета Лидса; Фонд NHS учебных больниц Лидса; Йоркский университет; Институт биомедицинской визуализации Цыси в Нинбо Академии наук Китая; Университет Лазурного Берега, Франция; Национальный центр биотехнологической информации и Национальный глазной институт, входящие в состав Национальных институтов здравоохранения США; и KU Leuven в Бельгии.

Британский биобанк предоставил данные для исследования.

Крис Гейл, профессор сердечно-сосудистой медицины в Университете Лидса и консультант-кардиолог в Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, был одним из авторов исследовательской работы.

Он говорит, что «система искусственного интеллекта может выявлять людей, посещающих обычные проверки зрения, которые подвержены более высокому риску сердечно-сосудистых заболеваний в будущем, благодаря чему профилактическое лечение может быть начато раньше, чтобы предотвратить преждевременное сердечно-сосудистое заболевание».

Глубокое обучение

В процессе глубокого обучения система ИИ проанализировала снимки сетчатки и сердца более 5000 человек. Система ИИ выявила ассоциации между патологией в сетчатке и изменениями в сердце пациента.

Как только шаблоны изображения были изучены, система ИИ могла оценить размер и эффективность перекачки левого желудочка, одной из четырех камер сердца, только на основе сканирования сетчатки. Увеличенный желудочек связан с повышенным риском сердечных заболеваний.

Имея информацию о предполагаемом размере левого желудочка и его насосной эффективности в сочетании с основными демографическими данными о пациенте, его возрасте и поле, система ИИ могла сделать прогноз относительно риска сердечного приступа в течение последующих 12 месяцев.

В настоящее время подробности о размере и насосной эффективности левого желудочка пациента можно определить только при наличии диагностических тестов, таких как эхокардиография или магнитно-резонансная томография сердца. Эти диагностические тесты могут быть дорогими и часто доступны только в условиях стационара, что делает их недоступными для людей в странах с менее обеспеченными ресурсами системами здравоохранения или приводит к излишнему увеличению расходов на здравоохранение и времени ожидания в развитых странах.

Свен Плейн, профессор сердечно-сосудистой визуализации Британского фонда сердца в Университете Лидса и один из авторов исследовательской работы, говорит, что

«система искусственного интеллекта является отличным инструментом для разгадки сложных закономерностей, существующих в природе, и это то, что мы нашли здесь — сложную схему изменений сетчатки, связанную с изменениями в сердце».

Источник