Der KI-Augenscanner kann erkennen, ob Sie es von einem Herzinfarkt krächzen werden

Laut Forschungen aus England können KI-Algorithmen vorhersagen, ob ein Patient gefährdet ist, einen Schlaganfall, einen Herzinfarkt zu erleiden oder an einer Herzkrankheit zu sterben, indem er einfach Bilder seiner Netzhaut untersucht.

Die dünnen lichtempfindlichen Gewebeschichten im hinteren Teil des Augapfels können eine erstaunliche Menge an Informationen preisgeben. Frühere Studien haben gezeigt, dass Netzhautbilder das Alter und das Geschlecht einer Person genau vorhersagen können, ob sie Raucher sind oder ob sie es sind Diabetiker oder nicht. Die Breite und das Netzwerk der Blutgefäße in der Netzhaut werden vom Blutdruck beeinflusst, einem wichtigen Faktor bei der Messung kardiovaskuläre Gesundheitsrisiken, Zu.

Ein Team von Akademikern unter der Leitung der St. George's University of London hat das durchgeführt, was ihrer Meinung nach die größte KI ist Netzhautstudie noch. Netzhautscans von über 70,000 Menschen aus zwei biomedizinischen Datensätzen, der UK Biobank und der European Prospective Investigation into Cancer in Norfolk, wurden verwendet, um QUARTZ – QUantitative Analysis of Retinalvasculars Topology and sIZE – ein KI-basiertes System mit überwachtem Lernen zu trainieren und zu testen. „Sensitivitätsanalysen beschränkten die Modellentwicklung und -validierung auf die weiße Ethnizität“, stellten die Autoren fest. 

Durch die Untersuchung von Bildern von Augäpfeln und der Krankengeschichte jedes Teilnehmers lernt QUARTZ, wie gemeinsame visuelle Merkmale in Netzhautscans mit koronarer Herzkrankheit, Herzinfarkt, Myokardinfarkt und Schlaganfall korrelieren. Das System kann somit anhand eines bestimmten Netzhautfotos vorhersagen, ob jemand in den nächsten fünf Jahren Gefahr läuft, an einer Herzkrankheit zu sterben.

Die Leistung von QUARTZ wurde mit dem Framingham Risk Score (FRS) verglichen, einem Algorithmus zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass eine Person innerhalb der nächsten zehn Jahre eine Herz-Kreislauf-Erkrankung entwickelt. Die Vorhersagen von QUARTZ waren laut den Ergebnissen der Studie, die im British Journal of Ophthalmology veröffentlicht wurden, im Allgemeinen genauso genau oder besser als FRS.

Die Forscher glauben, dass KI-Netzhautscans in klinischen Umgebungen verwendet werden könnten, um die kardiovaskuläre Gesundheit eines Patienten zu beurteilen, ohne dass eines Tages Blutdruckmessungen oder Bluttests durchgeführt werden müssen. 

„Die Bildgebung der Netzhaut ist in der Augenheilkunde von Kliniken und Krankenhäusern sowie in optometrischen Praxen in den USA und Großbritannien etabliert“, schrieben sie in der Zeitung. „KI-gestützte Vaskulometrie-Risikovorhersage ist vollautomatisiert, kostengünstig, nicht-invasiv und hat das Potenzial, einen größeren Anteil der Bevölkerung in der Gemeinde zu erreichen, da sie in der Hauptstraße verfügbar ist und keine Blutentnahme oder Blutdruckmessung erforderlich sind.“

Erwarten Sie jedoch nicht, dass Optiker in absehbarer Zeit Herzuntersuchungen anbieten. Es gibt zahlreiche technische und regulatorische Hürden bei der Bereitstellung von KI-basierten Netzhautscans in klinischen Umgebungen.

Es müssten mehr Augenärzte eingestellt und in der Interpretation der Ergebnisse geschult werden, und was passiert als nächstes? An wen würden Patienten zur therapeutischen Behandlung überwiesen, fragten zwei Forscher der University of Dundee in Schottland. 

„Eine große, randomisierte klinische Studie ist sicherlich erforderlich, bevor die Richtlinien zur Prävention von CVD-Risiken geändert werden können, um Netzhautmessungen als Teil unserer routinemäßigen Risikovorhersagebewertung einzubeziehen“, sagen sie schrieb in einem Leitartikel, der die Forschung kritisiert. Das Team stimmte zu und sagte, dass mehr „experimentelle Beweise erforderlich wären, um die Wirksamkeit bei der Prävention von [Herz-Kreislauf-Erkrankungen] formell zu bewerten, bevor die Umsetzung befürwortet wird“.

Ify Mordi, ein klinischer Dozent an der University of Dundee, erzählte Das Register Die Studie muss zeigen, dass KI-Systeme besser sind als aktuelle Methoden zur Erkennung von Krankheiten. „Das Maß für ‚besser' bei dieser Art von randomisierten Studien wäre normalerweise etwas, das sich auf das bezieht, was Sie verbessern möchten [wie zum Beispiel] die Reduzierung von Todesfällen, Herzinfarkten und Schlaganfällen“, sagte er.

„Es könnte sein, dass, wenn eine Studie zeigt, dass das Scannen der Netzhaut mindestens so gut ist, warum dann theoretisch [Blutdruck]-Messungen und Bluttests durchgeführt werden, insbesondere zum Beispiel bei Diabetikern, die sowieso Netzhautfotos bekommen werden? [Es] könnte dazu beitragen, die Belastung der bereits überlasteten Gesundheitssysteme zu verringern.“ ®