Akių skenavimas gali atskleisti širdies priepuolio ar insulto riziką

Remiantis Britų širdies fondo ir Nacionalinio sveikatos ir priežiūros tyrimų instituto (NIHR) remiamu tyrimu, paprasta skaitmeninė akies užpakalinės dalies nuotrauka gali 70 % tikslumu numatyti svarbų širdies ir kraujagyslių sistemos sutrikimą, pavyzdžiui, širdies smūgį ar insultą, kuris įvyks per ateinantį dešimtmetį.

Tyrėjai mano, kad įprasti tinklainės skenavimai taip pat galėtų būti naudojami žmogaus širdies sveikatai stebėti laikui bėgant, nes jie taip pat nustatė ryšį tarp rizikos balo pokyčio per trejus metus ir didelio širdies ir kraujagyslių sistemos sutrikimo tikimybės.

Akių skenavimas analizuojamas naudojant dirbtinį intelektą (DI), kuris per sekundės dalį pateikia suasmenintą rizikos prognozę.

Didžiausios rizikos grupės asmenys galėtų būti nukreipti pas šeimos gydytoją, kuris galėtų išrašyti vaistų nuo kraujospūdžio arba statinų cholesterolio kiekiui mažinti. Ateityje tyrėjai tikisi, kad kiekvienas, atliekantis akių tyrimą, galėtų gauti pranešimą apie savo širdies būklę savo išmaniajame telefone.

Tyrimui, paskelbtam žurnale „ Cardiovascular Diabetology“, vadovavo dr. Ify Mordi, Britų širdies fondo mokslo darbuotojas iš Dandžio universiteto ir konsultantas kardiologas.

Jis pasakė:

„Tai gali būti netikėta, bet akys yra langas į širdį.
Jei akies dugne yra pažeistos arba susiaurėjusios kraujagyslės, yra didelė tikimybė, kad tai bus matoma ir giliau kūno esančiose kraujagyslėse, kurios tiekia kraują į širdį, o tai gali sukelti širdies smūgį ar insultą.
Tai greitas skenavimas, kuris atliekamas reguliariai ir trunka mažiau nei minutę. Tai gali būti svarbi priežiūros paketo dalis, kartu su kraujospūdžio ir cholesterolio matavimais, siekiant nustatyti žmones, kuriems gydymas ar gyvenimo būdo pokyčiai galėtų būti naudingi.“

Kaip veikia technologija

Dandžio universiteto tyrėjai sukūrė dirbtinio intelekto technologiją, skirtą analizuoti skaitmenines tinklainės nuotraukas, kurios paprastai yra įprastų akių tyrimų dalis.

Pirmiausia dirbtinis intelektas buvo apmokytas pastebėti įspėjamuosius ženklus, tokius kaip kraujagyslių susiaurėjimas, užsikimšimai ir pažeidimai, kurie gali būti gresiančių širdies problemų požymiai. Tada buvo naudojamas „juodosios dėžės“ metodas, leidžiantis technologijai, pasitelkiant gilųjį mašininį mokymąsi, ieškoti bet kokių detalių vaizduose – nuo kraujagyslių dydžio iki jų vietos.

Apmokius dirbtinį intelektą su maždaug 4200 vaizdų, buvo išbandyta juodosios dėžės tipo dirbtinio intelekto sistema, siekiant nustatyti, kaip gerai ji gali numatyti žmones, kurie per ateinantį dešimtmetį patirs širdies smūgį ar insultą arba mirs nuo širdies ir kraujagyslių ligų. Komanda nustatė, kad dirbtinis intelektas, išbandytas su daugiau nei 1200 žmonių akių skenavimais, numatė 70 % šių atvejų.

Kai kuriems dalyviams pakartotinis skenavimas buvo atliktas praėjus trejiems metams po pirmojo. Tyrėjai, analizuodami, kaip dirbtinio intelekto nustatyti rizikos balai keitėsi tarp skenavimų, nustatė, kad penktoji grupės narė, kurios balas padidėjo labiausiai, turėjo 54 % didesnę riziką patirti svarbų širdies ir kraujagyslių sistemos sutrikimą nei likusi dalis.

Šis 54 % rizikos padidėjimas pasireiškė žmonėms, kurių dirbtinio intelekto balas per trejus metus padidėjo tik 3 %, pavyzdžiui, jei 10 metų širdies ir kraujagyslių sistemos sutrikimų rizika padidėjo nuo 20 % iki 23 %.

Palyginimas su dabartiniais metodais

Komanda taip pat palygino dirbtinio intelekto technologiją su rizikos prognozėmis, kurias žmonės šiuo metu gauna atlikdami įprastus sveikatos patikrinimus pas savo šeimos gydytoją – jų „širdies ir kraujagyslių riziką“, kuri yra procentinė tikimybė per ateinantį dešimtmetį patirti didelį širdies įvykį, pagrįsta tokiais veiksniais kaip amžius, lytis, kraujospūdis, cholesterolio kiekis ir rūkymas. Tyrėjai nustatė, kad dirbtinis intelektas ir tradicinis metodas nustatė beveik tokią pačią žmonių, kuriems gresia širdies smūgis, insultas ar mirtis nuo širdies ir kraujagyslių ligų, dalį.

Sujungus klinikinės rizikos, tinklainės skenavimo ir papildomo genetinio testo duomenis, prognozavimo tikslumas padidėjo iki 73 %. Tai reiškia, kad kartu jie galėjo nustatyti dar tris iš 100 rizikos grupės žmonių.

Dirbtinis intelektas buvo išbandytas su diabetu sergančiais žmonėmis, nes jiems NHS sistemoje reguliariai atliekami tinklainės skenavimai, siekiant patikrinti, ar nėra akių komplikacijų. Tačiau tyrėjai mano, kad akių kraujagyslių analizė siekiant įvertinti širdies ir kraujagyslių ligų riziką turėtų pasiteisinti daugumai žmonių, ne tik sergantiems diabetu.

Išvada

Tyrimas buvo atliktas bendradarbiaujant klinikiniams tyrėjams, įskaitant dr. Mordi ir dr. Alexą Doney iš Dandžio universiteto, bei kompiuterių mokslininkams, kurie sukūrė dirbtinį intelektą, vadovaujamiems profesoriaus Emanuele Trucco ir dr. Mohammado Sayedo.

Britų širdies fondo vyriausiasis mokslo ir medicinos pareigūnas profesorius Brianas Williamsas sakė:

„Kuo tiksliau galime numatyti žmogaus širdies priepuolio ar insulto riziką, tuo didesnė tikimybė jų išvengti.
Pažangiausios inovacijos, tokios kaip tinklainės skenavimas kartu su medicinine patikra, galėtų atlikti svarbų vaidmenį gerinant rizikos prognozavimą, o tai svarbu siekiant Britų širdies fondo tikslo – iki 2035 m. Jungtinėje Karalystėje užkirsti kelią 125 000 širdies priepuolių ir insultų.
Tačiau reikia daugiau tyrimų, kad būtų patvirtintas šio prognozavimo tikslumo patikimumas ir nustatyta, kiek realu įtraukti tinklainės skenavimą į klinikinę praktiką.“