Результаты могут проложить путь для более быстрого и простого скрининга сердечно-сосудистых заболеваний с помощью камер, без необходимости проведения анализов крови или измерения артериального давления.
Болезни системы кровообращения, включая сердечно-сосудистые заболевания, ишемическую болезнь сердца, сердечную недостаточность и инсульт, являются основными причинами плохого состояния здоровья и смерти во всем мире, на которые в настоящее время приходится одна из четырех смертей только в Великобритании. Хотя существует несколько систем оценки риска, они не всегда способны точно идентифицировать тех, кто в дальнейшем заболеет или умрет от болезней системы кровообращения.
В рамках исследования профессор компьютерного зрения Кингстонского университета Сара Барман и аспирант Рошан Великала разработали алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), которые могут надежно измерять особенности изображения сетчатки, такие как ширина кровеносных сосудов и их изгиб.
Работая с коллегами из Сент-Джорджа, Лондонского университета, Центра биомедицинских исследований NIHR при глазной больнице Мурфилдс и Института офтальмологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, а также эпидемиологического отделения MRC Кембриджского университета, они продемонстрировали, что эта визуализация с поддержкой искусственного интеллекта может определять риск сердечно-сосудистых заболеваний и инсульта и выступать в качестве альтернативного прогностического метода. биомаркер для традиционных показателей риска для здоровья сосудов. Результаты исследования были опубликованы в журнале British Journal of Ophthalmology.
«Благодаря этому исследованию мы показали, что сканирование глаз с помощью искусственного интеллекта, которое может регулярно проводиться офтальмологом на главной улице, так же хорошо, как и стандартная мера сердечно-сосудистого риска, — сказал профессор Барман. — Каждый, кто обращается к окулисту в Великобритании, получает сканирование глаз, и, в отличие от стандартных методов, требующих анализа крови у врача общей практики, для этого типа скрининга потребуется только изображение сетчатки и несколько деталей, таких как возраст, курит ли пациент или нет, и некоторые вопросы, касающиеся их истории болезни».
Этот метод позволил бы проводить более широкий скрининг населения неинвазивным способом, что могло бы привести к раннему профилактическому лечению тех, у кого обнаружен повышенный риск, обладает значительным потенциалом.
Исследователи разработали полностью автоматизированный алгоритм с поддержкой искусственного интеллекта, называемый QUARTZ, для оценки потенциала визуализации сосудистой сети сетчатки наряду с известными факторами риска для прогнозирования состояния сосудов и смерти. Алгоритм может оценить одно изображение сетчатки менее чем за минуту.
Изображения сетчатки 88 052 участников британского биобанка в возрасте 40-69 лет были отсканированы с использованием алгоритма, в частности, с учетом ширины, площади сосудов и степени искривления сосудов для разработки моделей прогнозирования инсульта, сердечного приступа и смерти от болезней системы кровообращения. Затем эти модели были применены к изображениям сетчатки 7411 участников в возрасте 48-92 лет Европейского проспективного исследования рака (EPIC)-Норфолкского исследования.
Производительность QUARTZ сравнивалась с широко используемой системой оценки рисков Framingham. Здоровье участников отслеживалось в среднем в течение семи-девяти лет, при этом оценка неинвазивного риска, основанная на возрасте, поле, курении, истории болезни и сосудистой сети сетчатки, показала такие же результаты, как и фреймингемская система.