Tus ojos podrían ser las ventanas perfectas a tu corazón.
Al menos, son ventanas que el software de inteligencia artificial creado por Google puede usar para calcular tus factores de riesgo de sufrir una enfermedad cardíaca.
Según un estudio publicado recientemente en la revista Nature Biomedical Engineering, un algoritmo de IA creado por Google AI y Verily Life Sciences (una filial de Alphabet que se escindió de Google) puede predecir, a partir de una fotografía de la retina, si es probable que un paciente sufra un episodio cardiovascular grave, como un infarto o un accidente cerebrovascular, en los cinco años siguientes.
Hasta ahora, según el estudio, las predicciones funcionan más o menos igual de bien que los métodos actualmente aceptados, que son más invasivos.
Aprender a predecir las enfermedades cardíacas
No sorprende que las enfermedades puedan detectarse en la retina. Los médicos suelen detectar afecciones médicas como la diabetes, la hipertensión arterial extrema, el colesterol alto y algunos tipos de cáncer durante los exámenes oculares.
Para imitar esa capacidad, los investigadores de Verily y Google entrenaron un software de IA para identificar riesgos cardiovasculares haciendo que el sistema analizara fotografías de la retina y datos de salud de 284.335 pacientes. En concreto, examinó imágenes del fondo de la retina, fotografías que muestran los vasos sanguíneos del ojo.
Entre los factores de riesgo conocidos de las enfermedades cardiovasculares figuran la edad, la presión arterial y el sexo, entre otros. A partir de un escaneo ocular, el algoritmo pudo predecir la edad de una persona con un margen de 3,26 años, su condición de fumadora con una precisión del 71 % y la presión arterial con un margen de 11 unidades respecto de la cifra superior indicada en la medición.
Como el algoritmo evaluaba estos factores con tanta eficacia, los investigadores decidieron comprobar qué tan bien podía predecir infartos y accidentes cerebrovasculares reales.
Usaron datos de un grupo de 150 pacientes que habían sufrido episodios cardiovasculares graves en los cinco años posteriores a su escaneo ocular. (El conjunto de datos incluía a 12.026 personas, pero solo varios cientos sufrieron un episodio grave de salud cardíaca, y había datos clínicos disponibles para 150 de esos pacientes). Cuando los investigadores presentaron al algoritmo dos imágenes de retinas y le pidieron que predijera cuál de las personas sufriría un episodio cardíaco grave o un accidente cerebrovascular, identificó correctamente la imagen el 70 % de las veces.
En comparación, la calculadora de riesgo SCORE europea, que requiere un análisis de sangre, se utiliza actualmente para predecir el riesgo de enfermedades cardiovasculares. Esa calculadora identificó correctamente la imagen en el 72 % de los casos del mismo conjunto de datos, un resultado apenas superior al de la IA; y esta obtuvo el mismo rendimiento cuando tuvo acceso a información demográfica como la edad, el sexo y el IMC.
Una demostración contundente
Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en el mundo. Por eso, resulta emocionante pensar que un escaneo rutinario de la retina podría alertar con antelación de un mayor riesgo, idealmente con tiempo para cambiar de hábitos.
El nuevo estudio sugiere que la retina contiene más información de la que los científicos suponían. El sistema de IA resulta especialmente prometedor porque extrae datos nuevos y potencialmente importantes de imágenes médicas que quizá ya existan. Además, esa información puede recopilarse y utilizarse sin pruebas invasivas.
Los investigadores que participaron en el estudio también pudieron rastrear en qué factores se basaba el algoritmo para hacer sus predicciones, ya que el sistema generaba mapas de calor de las zonas en las que se centraba. En este caso, los investigadores saben que, por ejemplo, el sistema prestaba especial atención a los vasos sanguíneos para calcular la presión arterial.
Este tipo de información no siempre está disponible en los procesos de aprendizaje automático. Pero, en este caso, puede ayudar a los científicos a comprender mejor la gran cantidad de datos que contienen las imágenes de la retina.
En conjunto, este nuevo estudio destaca cómo el aprendizaje profundo está transformando la manera en que los científicos estudian el cuerpo. El aprendizaje automático incluso puede analizar escaneos que ya tenemos y usarlos para generar una imagen mucho más completa de la salud humana.
Aun así, por prometedores que parezcan estos resultados, son preliminares, según una publicación de blog del Dr. Michael McConnell, director de Innovaciones en Salud Cardiovascular de Verily.
«[A]ún queda mucho trabajo por hacer para desarrollar y validar estos hallazgos con cohortes más amplias de pacientes antes de que puedan aplicarse en un entorno clínico», escribió McConnell.
