I medici hanno ormai riconosciuto che i cambiamenti ai minuscoli vasi sanguigni nella retina sono generalmente indicatori di una malattia vascolare più ampia, compresi i problemi al cuore. Nella ricerca sono state utilizzate tecniche di deep learning per addestrare un sistema di intelligenza artificiale a leggere automaticamente le scansioni retiniche e identificare le persone che, nel corso dell'anno successivo, sarebbero state ad alto rischio di infarto e malattie coronariche. Il lavoro, pubblicato sulla rivista Nature Machine Intelligence, ha evidenziato come il sistema programmato sia stato in grado di prevedere con una accuratezza del 70-80% il rischio di infarto. «Questa tecnica apre la possibilità di rivoluzionare lo screening delle malattie di cuore - dichiara in una nota sul sito dell’Università di Leeds Alejandro Frangi, uno dei firmatari dello studio - Le scansioni retiniche sono relativamente economiche e considerate di routine. Come risultato dello screening automatizzato, i pazienti ad alto rischio di ammalarsi potrebbero essere indirizzati a servizi specialistici. Tale protocollo potrebbe anche essere utilizzato per tracciare i primi segni di patologie cardiache».
Per la programmazione del sistema stesso i ricercatori hanno utilizzato il deep learning, un processo di apprendimento automatico che si è basato sull’analisi delle scansioni retiniche e cardiache di oltre cinquemila persone, i cui dati sono stati estratti dal database biomedico britannico Biobank Uk, istituito nel 2006. Il sistema di intelligenza artificiale ha identificato le associazioni tra patologia nella retina e cambiamenti nel cuore del paziente: una volta appresi i modelli di immagine, è in grado di stimare le dimensioni e l'efficienza di pompaggio del ventricolo sinistro, una delle quattro camere del muscolo cardiaco, dalle sole scansioni retiniche. Un ventricolo allargato è collegato a un aumentato rischio di malattie coronariche: con le informazioni sulla sua dimensione stimata e la sua efficienza di pompaggio, combinate con dati demografici di base sul paziente, la sua età e sesso, il sistema di intelligenza artificiale potrebbe fare una previsione sul pericolo di infarto nei successivi dodici mesi.
«Attualmente i dettagli sulle dimensioni e l'efficienza di pompaggio del ventricolo sinistro di un paziente possono essere determinati solo se dispongono di test diagnostici come l'ecocardiografia o la risonanza magnetica del cuore - aggiunge la nota - Questi test possono essere costosi e spesso disponibili solo in ambiente ospedaliero, rendendoli inaccessibili alle persone nelle zone con strutture sanitarie meno dotate o aumentando inutilmente i costi e i tempi di attesa nei paesi sviluppati».
(red.)
