Retina, AI și Riscul Cardiovascular: Cum Pot Imaginile Oculare Prezice Infarctul și AVC-ul?
Retina este singura parte a sistemului circulator ce poate fi observată direct, non-invaziv, în practica clinică. Iar în contextul avansului inteligenței artificiale (AI), această caracteristică capătă noi valențe. Un studiu recent publicat în Cardiovascular Diabetology demonstrează că o simplă fotografie de fund de ochi, analizată cu algoritmi AI, poate prezice evenimente cardiovasculare majore la pacienții cu diabet de tip 2.
Obiectivul studiului
Scopul cercetării a fost evaluarea unei metode de scoring AI bazate pe imagini retiniene pentru a prezice trei evenimente-cheie:
-
Infarctul miocardic (IM)
-
Accidentul vascular cerebral (AVC)
-
Decesul de cauză cardiovasculară (DCV)
În plus, autorii au explorat dacă integrarea acestui scor AI cu date genetice (polygenic risk score) poate crește precizia predicției.
Designul studiului
-
Populația studiată: 6.147 de pacienți cu diabet zaharat de tip 2, înscriși în UK Biobank
-
Date analizate: imagini retiniene la debut + date clinice + urmărire pe o perioadă medie de 7 ani
-
Model AI folosit: rețea neuronală profundă antrenată să recunoască tipare microvasculare relevante
-
Endpoint-uri: evenimente cardiovasculare majore înregistrate pe parcursul studiului
Rezultate principale
-
Scorul AI bazat pe imaginea retiniană a demonstrat o performanță predictivă semnificativă:
-
AUC = 0.68 pentru deces cardiovascular
-
AUC = 0.67 pentru infarct miocardic
-
AUC = 0.66 pentru AVC
-
-
Scorul AI a fost comparabil cu scorurile clinice tradiționale (QRISK3, SCORE2-Diabetes), dar fără a utiliza parametri clinici sau de laborator.
-
Combinația dintre scorul AI și un scor de risc poligenic (PGS) a dus la îmbunătățirea performanței predictive:
-
AUC crescut până la 0.72 pentru IM
-
AUC de 0.71 pentru AVC
-
AUC de 0.74 pentru deces cardiovascular
-
Ce vede AI-ul în retină?
Modelul a învățat să detecteze modificări microvasculare subtile, precum:
-
Ramificații vasculare anormale
-
Microhemoragii
-
Arteriopatie retiniană
-
Distribuția vaselor retiniene în funcție de calibru
Aceste semne, deși adesea invizibile pentru examinarea umană clasică, sunt captate de AI în relație cu riscurile cardiovasculare sistemice.
Avantajele acestei metode
-
Non-invazivă: doar o fotografie fundoscopică, fără recoltare de sânge
-
Rapidă și repetabilă
-
Accesibilă clinicilor de oftalmologie și optometrie
-
Scalabilă la nivel populațional pentru screening sau prevenție
Implicații pentru oftalmologi
Pentru medicii oftalmologi, acest studiu deschide o nouă dimensiune în rolul consultului ocular:
retina devine un biomarker sistemic digital, relevant nu doar pentru retinopatie diabetică, ci și pentru stratificarea riscului cardiovascular general.
De asemenea, în cadrul screeningului de diabet, această abordare permite:
-
Identificarea pacienților cu risc înalt, trimiși pentru cardiologie preventivă
-
Integrarea cu dosarele electronice de sănătate (EHR)
-
Parteneriat între oftalmologie, cardiologie și medicină de familie
Limitări și direcții viitoare
-
Algoritmul trebuie validat și în alte populații (non-UK, non-albe)
-
Pot apărea diferențe în calitatea imaginilor în funcție de aparatură
-
Necesită integrare tehnologică în fluxurile clinice
În viitor, se preconizează extinderea acestei metode:
-
În populații generale, nu doar diabetice
-
La alte patologii (hipertensiune, insuficiență cardiacă)
-
În aplicații mobile pentru screening la distanță
Concluzie
Acest studiu demonstrează că AI poate extrage informații sistemice vitale din retina, oferind o metodă complementară și non-invazivă de evaluare a riscului cardiovascular.
În contextul în care pacienții diabetici sunt deja monitorizați periodic oftalmologic, includerea acestei metode predictive în consultul de rutină poate transforma modul în care medicina preventivă este practicată.