Osservare le immagini dell’occhio per individuare soggetti a rischio di infarto del miocardio: è una delle ultime applicazioni della pratica oftalmologica.
Studi recenti hanno evidenziato che alcune caratteristiche del circolo sanguigno della retina, come la densità e la tortuosità dei vasi, sono marker naturali della funzione cardiaca. Come utilizzare questa considerazione in ambito clinico?
In questo senso, un aiuto può venire dall’intelligenza artificiale. Un team di lavoro dell’Università di Leeds (UK) ha sviluppato un modello basato su deep learning per leggere in autonomia le scansioni della retina e individuare coloro i quali, negli anni successivi, potrebbero avere un infarto.
In questo modo si potrebbe intervenire per tempo e invertire la tendenza, agendo sugli stili di vita oppure avviando un iter terapeutico adeguato.
Lo studio, pubblicato su Nature Machine Intelligence, ha utilizzato dati della Biobanca britannica per allenare il sistema e valutarne l’accuratezza, che è risultata essere compresa tra il 70% e l’80%.
Il primo passo è stato analizzare scansioni della retina e del cuore di più di 5.000 persone, alla ricerca di associazioni tra patologie della retina e cambiamenti nella funzione cardiaca. Fatto ciò, il sistema è in grado di determinare, partendo dalla scansione della retina, dimensione ed efficienza di pompaggio del ventricolo destro: un ventricolo più ampio è indice di una riduzione della funzione cardiaca.
Aggiungendo a questa informazione anche dati di carattere demografico, come sesso ed età, il sistema può predire il rischio di attacco cardiaco entro i dodici mesi successivi. Questo potrebbe essere un ottimo aiuto per i medici, dal momento che l’unico altro modo per valutare la dimensione del ventricolo sinistro e della sua efficienza di pompaggio è sottoporre un paziente a un’ecografia cardiaca o a una risonanza magnetica, esami costosi che non sono sempre disponibili nei setting ospedalieri.
L’intelligenza artificiale potrebbe quindi effettuare una prima stratificazione di rischio, permettendo di sottoporre a esami specifici solo i pazienti a rischio alto o moderato: ciò potrebbe permettere di utilizzare al meglio le risorse economiche e umane.
li esperti dell’Università di Leeds sono stati affiancati da professionisti di vari enti, nazionali e no: il Leeds Teaching Hospitals’ NHS Trust, il Cixi Institute of Biomedical Imaging di Ningbo, in Cina, l’Università della Costa Azzurra, in Francia, il Centro Nazionale per la Biotecnologia Informatica e l’Istituto Nazionale dell’Occhio, entrambe parte degli Istituti Nazionali per la Salute degli US e la Katholieke Universiteit di Leuven, in Belgio.
(Lo studio: Diaz-Pinto, A., Ravikumar, N., Attar, R. et al. Predicting myocardial infarction through retinal scans and minimal personal information. Nat Mach Intell 4, 55-61 (2022). https://doi.org/10.1038/s42256-021-00427-7)
Stefania Somaré
