Un escáner de retina ve si puedes tener un infarto en el próximo año

Se dice que los ojos son la ventana del alma, pero también ahora lo son del corazón y de sus afecciones. En el camino hacia lograr predecir anticipadamente las enfermedades cardiovasculares, la ciencia hace unos años que avanza a pasos de gigante y ha puesto su mirada en la vista. El objetivo, 'pararles los pies’ a las patologías más mortales del planeta. Ostenta el deshonroso privilegio de ser la primera causa de muerte en el mundo con 17,5 millones de fallecidos al año. En España, según la Sociedad Española de Cardiología, murieron 119.853 personas por causa cardiovascular en 2020, lo que supuso el 24,3% de los fallecimientos totales.

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Pero, afortunadamente, llega ahora a velocidad vertiginosa, y para quedarse, la inteligencia artifical (IA), que se está colando en el mundo de la medicina. Es más, según la Comunidad Global de Directivos (APD), “se espera que para 2025 haya sistemas de IA que puedan responder a cuestiones concretas de los pacientes y facilitar la gestión de la salud en la población mediante el uso de avatares digitales”.

El algoritmo de Google

Ya en 2018 la revista ‘Nature Biomedical Engineering’ publicaba un trabajo de un algoritmo de IA, creado por Google AI y Verily Life Sciences, que puede predecir la probabilidad de un paciente de sufrir un evento cardiovascular en cinco años.

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El sistema se asienta en un escáner de retina. Usando modelos de aprendizaje basados en 'deep learning' y entrenando el algoritmo (en base a los datos recogidos de casi 285.000 pacientes cruzados con otros datos independientes de casi 13.000 pacientes adicionales), predice factores de riesgo cardiovascular que previamente no se creían presentes o cuantificables en las imágenes retinianas.

Cuando los investigadores presentaron el algoritmo con imágenes de dos retinas y se preguntaron cuál sufriría un evento cardiaco grave o un infarto, 'acertó' de manera correcta el 70% de las veces. Esto se puede comparar con el 72% de efectividad del SCORE europeo, que calcula dicho riesgo mediante exámenes de sangre.

Acortando el tiempo

Ahora llega un nuevo trabajo de investigadores de la Universidad de Leeds (Reino Unido) que saca a la luz un nuevo sistema con una precisión del 70 al 80%, que detecta si los pacientes corren el riesgo de sufrir un ataque al corazón, pero durante el próximo año.

Ya el año pasado la Academia Americana de Oftalmología se hacía eco de un ensayo en 'EClinical Medicine' (de la revista ’The Lancet’), realizado por científicos de la Universidad de San Diego (EEUU), que constataba que los oftalmólogos pueden detectar signos de enfermedad cardiaca durante un examen oftalmológico completo.

En el nuevo trabajo, los científicos han desarrollado un sistema de IA que puede analizar los escáneres oculares tomados durante una visita de rutina a un óptico o una clínica oftalmológica e identificar a los pacientes con alto riesgo de sufrir un ataque al corazón.

Los médicos han reconocido que los cambios en los diminutos vasos sanguíneos de la retina son indicadores de una enfermedad vascular más amplia, incluidos los problemas del corazón.

En la investigación se utilizaron técnicas de aprendizaje profundo para entrenar el sistema de IA para leer automáticamente los escaneos de retina e identificar a las personas que, durante el año siguiente, tenían probabilidades de sufrir un ataque al corazón. El aprendizaje profundo es una serie compleja de algoritmos que permiten a los ordenadores identificar patrones en los datos y hacer predicciones.

Alta precisión

Publicado en 'Nature Machine Intelligence', los investigadores informan que el sistema de IA tenía una elevada precisión (como hemos mencionado anteriormente) y podría usarse como un segundo mecanismo de referencia para una investigación cardiovascular en profundidad. El uso del aprendizaje profundo en el análisis de escaneos de retina podría revolucionar la forma en que los pacientes son examinados regularmente para detectar signos de afecciones del corazón.

"¿No sería genial si pudiéramos observar nuestra condición cardíaca a través de los ojos? Es decir, usarlos como ventana para evaluar nuestra salud cardiovascular?"

En declaraciones a El Confidencial, el profesor Alex Frangi, que ocupa la Cátedra Diamond Jubilee en Medicina Computacional en la Universidad de Leeds, y supervisó la investigación, afirma: “Las enfermedades cardiovasculares, incluidos los infartos, son la principal causa de muerte prematura en todo el mundo y la segunda causa de muerte en el Reino Unido. Esto provoca enfermedades crónicas y miseria en todo el mundo". E, insiste: ¿No sería genial si pudiéramos observar nuestra condición cardíaca a través de los ojos? Es decir, ¿emplearlos como ventana para evaluar nuestra salud cardiovascular?, apostilla.

Recuerda además: "Nos inspiramos en la investigación básica que muestra la relación entre las anomalías microvasculares de la retina y la enfermedad coronaria. Más recientemente, el doctor Poplin mostró en 'Nature' que los factores de riesgo cardiovascular están asociados con las características de las exploraciones de fondo de retina".

Esta técnica "abre la posibilidad de revolucionar su cribado. El escáner de retina es comparativamente más barato y se usa de forma rutinaria en muchas prácticas ópticas. Como resultado de la detección automatizada, los pacientes con alto riesgo de enfermarse podrían ser derivados a servicios cardiacos especializados".

"Esta técnica abre la posibilidad de revolucionar el cribado de enfermedades cardiacas"

"Y también podrían emplearse para rastrear los primeros signos de enfermedad cardiaca”, apostilla. El Biobanco del Reino Unido proporcionó datos para el estudio. Se trata de una base de datos pública que contiene historiales médicos, resultados de análisis e, incluso, evaluaciones psicológicas cuidadosamente organizados de 500.000 voluntarios del país.

Chris Gale, profesor de medicina cardiovascular, fue otro de los autores del artículo de investigación: "El sistema de IA tiene el potencial de identificar a las personas que asisten a exámenes oculares de rutina que tienen un mayor riesgo futuro de enfermedad cardiovascular, por lo que los tratamientos preventivos podrían comenzar antes para prevenir que debute de forma prematura".

Aprendizaje profundo de 5.000 personas

Durante el proceso de aprendizaje profundo, el sistema de IA analizó los escáneres de retina y cardiacos de más de 5.000 personas. Identificó asociaciones entre patología en la retina y cambios en el corazón del paciente. Una vez que se aprendieron los patrones de imagen, se pudo estimar el tamaño y la eficiencia de bombeo del ventrículo izquierdo, una de las cuatro cámaras del corazón, solo a partir de escaneos de retina. Un ventrículo agrandado está relacionado con un mayor riesgo de enfermedad cardiaca.

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Con información sobre el tamaño estimado del ventrículo izquierdo y su eficiencia de bombeo combinada, con datos demográficos básicos sobre el paciente, su edad y sexo, se pudo hacer una predicción sobre el riesgo de sufrir un infarto durante los siguientes 12 meses.

Actualmente, informan los investigadores, los detalles cardiacos enumerados anteriormente solo se pueden determinar si cuentan con pruebas de diagnóstico como la ecocardiografía o la resonancia magnética del corazón. Esas son costosas y, a menudo, únicamente están disponibles en un entorno hospitalario, lo que las hace inaccesibles para las personas en países con sistemas de atención médica con menos recursos, o aumentan innecesariamente los costos de atención médica y los tiempos de espera en los países desarrollados.

"Nos gustaría desarrollar un ensayo clínico prospectivo para demostrar el valor predictivo de esta tecnología en la población general".

Sven Plein, profesor de imágenes cardiovasculares de la Fundación Británica del Corazón en la Universidad de Leeds y coautor del ensayo, afirma: "Es una herramienta excelente para desentrañar los patrones complejos que existen en la naturaleza, y eso es lo que queremos. He encontrado aquí el intrincado patrón de cambios en la retina vinculado a cambios en el corazón”.

Reconoce a este diario el científico Frangi, que "hay varias direcciones para el seguimiento de este trabajo. Por un lado, nos gustaría desarrollar un ensayo clínico prospectivo para demostrar el valor predictivo de esta tecnología en la población general con un perfil demográfico diverso en comparación con el Biobanco del Reino Unido y en condiciones operativas del los Institutos Nacionales de Salud de EEUU. También nos gustaría entender las comorbilidades que afectan el rendimiento como factores de confusión".