CIENCIA. Algoritmo identifica enfermedad vascular temprana usando fotos del ojo

  El fondo del ojo humano está bien perfundido. Cuando los vasos son fotografiados a través del cristalino del ojo, las redes neuronales pue...

 

El fondo del ojo humano está bien perfundido. Cuando los vasos son fotografiados a través del cristalino del ojo, las redes neuronales pueden detectar ciertas enfermedades en base a las imágenes. Fuente: DOI: 10.1038/s41598-022-05169-z

Investigadores de la Universidad y del Hospital Universitario de Bonn han desarrollado un método que podría usarse para diagnosticar la aterosclerosis

Usando un software de autoaprendizaje, pudieron identificar cambios vasculares en pacientes con enfermedad arterial periférica (PAD, en inglés)), a menudo en una etapa temprana. Aunque estas primeras etapas aún no causan síntomas, ya están asociadas con una mayor mortalidad. El algoritmo usó fotos de un órgano que normalmente no se asocia con PAD: el ojo. Los resultados ahora se han publicado en la revista Scientific Reports .

El fondo del ojo está muy bien provisto de sangre. Tiene que serlo, para que los más de 100 millones de fotorreceptores en la retina y las  conectadas a ellos puedan hacer su trabajo. Al mismo tiempo, las arterias y venas se pueden observar y fotografiar a través de la pupila sin mucho esfuerzo.

Puede ser posible detectar signos tempranos de aterosclerosis (endurecimiento de las arterias) con dicho examen en el futuro. En este caso, los procesos de remodelación crónicos conducen al estrechamiento de los vasos y al endurecimiento de las arterias afectadas. Es la principal causa de infartos y accidentes cerebrovasculares, las causas más frecuentes de muerte en los países industrializados occidentales, así como de  (PAD).

Debido a que generalmente no causa ningún síntoma en los primeros años, el diagnóstico a menudo solo se realiza cuando ya se ha producido un daño secundario. Las consecuencias pueden ser dramáticas. A largo plazo, los problemas circulatorios progresivos en las piernas y los brazos pueden incluso resultar en una amputación. Además, el riesgo de sufrir un ataque cardíaco o un derrame cerebral mortal aumenta significativamente, incluso en las primeras etapas de la enfermedad.

Por lo tanto, el diagnóstico precoz es muy importante para poder tratar a los afectados a tiempo. El proyecto interdisciplinario del Departamento de Informática de la Universidad de Bonn y el Departamento de Oftalmología y el Centro del Corazón del Hospital Universitario de Bonn comienza exactamente allí. Fotografiaron 97 ojos de mujeres y hombres que padecían PAD. En más de la mitad de ellos, la enfermedad todavía estaba en una etapa en la que no causaba ningún síntoma. Además, el equipo tomó imágenes de la cámara del fondo de 34 ojos de sujetos de control sanos.

El algoritmo presta especial atención a los grandes vasos de la retina al detectar la enfermedad arterial periférica. Esto se muestra en las áreas rojas brillantes de la imagen, que fueron particularmente importantes para la clasificación. Fuente: DOI: 10.1038/s41598-022-05169-z

Luego usaron las imágenes para alimentar una red neuronal convolucional (CNN). Este es un software que está modelado en el cerebro humano en la forma en que funciona. Se entrenó a la red neuronal CNN con un conjunto de datos de más de 80.000 fotos adicionales. De esta manera pudo diagnosticar con notable precisión si las fotos de los ojos provenían de un paciente con PAD o de una persona sana.

"Un buen 80 por ciento de todos los individuos afectados fueron identificados correctamente, si tomamos en cuenta el 20 por ciento de falsos positivos, es decir, individuos sanos que el algoritmo clasificó incorrectamente como enfermos", explican los autores del estudio. "Es increíble, porque incluso los oftalmólogos capacitados no pueden detectar la PAD a partir de las imágenes del fondo de ojo".

En análisis posteriores, los investigadores pudieron demostrar que la  presta especial atención a los grandes vasos en la parte posterior del ojo durante su evaluación. Sin embargo, para obtener el mejor resultado posible, el método necesitaba imágenes digitales con una resolución suficientemente alta.

Los investigadores esperan mejorar aún más el rendimiento de su método en el futuro. Para hacerlo, planean cooperar con los centros de oftalmología y medicina vascular de todo el mundo que les proporcionarán imágenes de fondo de ojo adicionales de las personas afectadas. El objetivo a largo plazo es desarrollar un método de diagnóstico sencillo, rápido y fiable que no requiera procedimientos concomitantes como la administración de colirios.

Más información: Simon Mueller et al, Multiple instance learning detects peripheral arterial disease from high-resolution color fundus photography, Scientific Reports (2022). DOI: 10.1038/s41598-022-05169-z

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