Дослідження, проведене вченими з Кінгстонського університету в Лондоні, показало, що сканування очей за допомогою штучного інтелекту може бути використано для швидкого й точного прогнозування високого ризику серцевих захворювань у людини.
Результати можуть прокласти шлях до швидшого та легшого скринінгу серцево-судинної системи за допомогою камер без необхідності аналізів крові чи вимірювання артеріального тиску.
Захворювання органів кровообігу, в тому числі серцево-судинні, коронарні, серцева недостатність та інсульт, є однією з головних причин захворювань і смерті в усьому світі, і зараз є причиною кожної смерті у Великобританії. Незважаючи на те, що існують різні системи ризиків, вони не завжди здатні точно ідентифікувати тих, хто розвине або помре від захворювань системи кровообігу.
У рамках дослідження професор комп’ютерного зору Кінгстонського університету Сара Барман і докторант Рошан Велікала розробили алгоритми штучного інтелекту (ШІ), які могли б надійно вимірювати характеристики зображення сітківки, такі як ширина сітківки, кровоносних судин і їх кривизна. .
У співпраці з колегами з Сент-Джорджа, Лондонського університету, Біомедичного дослідницького центру NIHR в очній лікарні Мурфілдс та Інституту офтальмології UCL, а також відділу епідеміології MRC Кембриджського університету, демонструючи, що ці зображення на основі ШІ можуть визначати ризик серцево-судинних захворювань та інсульту та діяти як альтернативний прогностичний біомаркер традиційним ризикам для здоров’я судин. Результати опубліковані в журналі «British Journal of Ophthalmology».
«Завдяки цьому дослідженню ми показали, що сканування очей за допомогою штучного інтелекту, яке зазвичай не виконує офтальмолог на вулиці, є таким же хорошим, як стандартний показник ризику серцево-судинних захворювань», — сказав професор Барман. «Кожен, хто звертається до оптика у Великій Британії, записується на сканування очей, і, на відміну від стандартних методів, які вимагають аналіз крові лікарем загальної практики, цей тип скринінгу потребує лише зображення сітківки ока та деяких даних, таких як дані пацієнта. вік, курить він чи ні, а також деякі питання, пов’язані з його історією хвороби.
«Цей метод, який дозволить провести ширший скринінг населення неінвазивним способом, що може призвести до раннього профілактичного лікування для тих, хто знаходиться в зоні найбільшого ризику, має значний потенціал».
Дослідники розробили повністю автоматизований алгоритм на базі штучного інтелекту під назвою QUARTZ для оцінки потенціалу візуалізації судинної системи сітківки разом із відомими факторами ризику для прогнозування стану судин і смерті. Алгоритм може оцінити одне зображення сітківки менш ніж за хвилину.
Зображення сітківки 88.052 40 учасників Біобанку Великобританії віком від 69 до 7.411 років були відскановані за допомогою алгоритму, зокрема враховуючи ширину судини, площу судини та ступінь викривлення для розробки моделей для прогнозування інсульту, інфаркту міокарда та смерті від захворювань кровообігу. Потім ці моделі застосовуються до зображень сітківки 48 учасників у віці від 92 до XNUMX років у дослідженні Європейського проспективного дослідження раку (EPIC)-Norfolk.
Ефективність QUARTZ порівнювалася з широко використовуваною системою тиску ризику Framingham. За станом здоров’я учасників спостерігали в середньому протягом семи-дев’яти років, і стало зрозуміло, що неінвазивна оцінка ризику на основі віку, статі, статусу куріння, історії хвороби та судинної системи сітківки спрацювала так само добре, як і Фремінгемська система. .
