Laut einer neuen britischen Studie können Algorithmen der künstlichen Intelligenz vorhersagen, ob ein Patient (auch ohne ungesunden Lebensstil) einem Schlaganfall, einem Herzinfarkt oder dem Tod durch Herzkrankheit ausgesetzt ist. Wie? Einfach durch das Studium der Bilder ihrer Netzhaut, die aus einem Augenscan stammen.
Die dünnen Schichten lichtempfindlichen Gewebes auf der Rückseite des Augapfels können für sich genommen eine überraschende Menge an Informationen preisgeben.
Augen auf mich, bitte
Frühe Studien zu diesem Thema haben bereits gezeigt, dass Netzhautbilder Alter und Geschlecht einer Person genau vorhersagen können. Und nicht nur das: Sie können feststellen, ob eine Person Raucher, Diabetiker oder an anderen Erkrankungen leidet, die eine potenzielle Todesursache sein können.
Heute kommt ein weiterer sehr wichtiger Bewertungsparameter hinzu.
Es ist möglich, weil Blutgefäße in der Netzhaut werden vom Blutdruck beeinflusst, was auch ein wichtiger Faktor bei der Messung von kardiovaskulären Gesundheitsrisiken ist.
Forschung
Ein Team von Wissenschaftlern der St. George's University in London hat die ihrer Meinung nach bisher größte Studie zur Anwendung künstlicher Intelligenz beim Augenlesen durchgeführt. Die Ergebnisse wurden im British Journal of Ophthalmology veröffentlicht. Ich bin hier.
Die Forscher verwendeten Netzhautscans von mehr als 70.000 Patienten. In zwei großen Datenbanken enthaltene Daten, die zum Trainieren und Testen von QUARTZ (QUAntitative Analysis of Retinal Vessels Topology and SiZe) dienten, einem KI-basierten System, das hervorragende Ergebnisse geliefert hat. Und nicht sehr inklusiv, wie es immer noch der Fall ist: „Sensitivitätsanalysen beschränken die Modellentwicklung und -validierung auf die weiße Ethnizität“, stellten die Autoren fest.
Durch das Studium der Bilder der Augäpfel und der Krankengeschichte jedes Teilnehmers lernt QUARTZ immer mehr, einen Augenscan mit koronarer Herzkrankheit, Herzinfarkt, Myokardinfarkt und Schlaganfall in Verbindung zu bringen.
Fazit: Diese KI-Systeme können anhand eines Fotos der Netzhaut vorhersagen, ob jemand Gefahr läuft, innerhalb der nächsten fünf Jahre an einer Herzkrankheit zu sterben.
QUARZ, Hervorragende Ergebnisse
Die Leistung von QUARTZ wurde mit dem Framingham Risk Score (FRS) verglichen, einem Algorithmus zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, innerhalb von zehn Jahren eine Herz-Kreislauf-Erkrankung zu entwickeln.
Und er hat gezeigt, dass er genauer ist, als er ist.
Ein Augenscan wird uns retten (oder uns zumindest vorwarnen)
Forscher glauben, dass von KI gelesene Netzhautscans in klinischen Umgebungen verwendet werden könnten, um die Herz-Kreislauf-Gesundheit eines Patienten zu beurteilen, ohne dass Blutdruckmessungen oder Bluttests durchgeführt werden müssen.
Die KI-gestützte vaskulometrische Risikovorhersage ist vollständig automatisiert, kostengünstig und nicht-invasiv. Und vor allem kann ein höherer Prozentsatz der Bevölkerung erreicht werden.
Ein Fragment der englischen Studie.
Erwarten Sie jedoch nicht, dass Optiker bald Augenscan-Herzuntersuchungen anbieten werden. Bevor wir die Risikominderung einführen, müssen wir ein kleines Problem beheben, und das ist nicht technologisch.
Diagnose mit Augenscan, es ist notwendig, ein System zu strukturieren
Der Fortschritt der Diagnosen Die Anwendung auf künstliche Intelligenz ist außergewöhnlich, hat aber Konsequenzen. Um dieses System zu verbreiten und die kardiovaskulären Risikofaktoren unter Kontrolle zu halten, müssen die Gesundheitssysteme angepasst werden.
Müssen Sie mehr Augenärzte oder Radiologen schulen, um die Ergebnisse zu interpretieren? Und was passiert als nächstes? An wen und wie werden Patienten zur therapeutischen Behandlung überwiesen?
Diese und andere Fragen gilt es zu beantworten, um Teil der Leitlinien zur Prävention kardiovaskulärer Risiken zu werden.
Zuvor ist jedoch noch mehr Training für die künstliche Intelligenz erforderlich, die in die Lage versetzt werden muss, den Augenscan aller Probanden zu analysieren, nicht nur der weißen.
