Home Scienza Svolta alla KU Leuven: le scansioni oculari possono prevedere il rischio di infarto entro un anno

Svolta alla KU Leuven: le scansioni oculari possono prevedere il rischio di infarto entro un anno

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Svolta alla KU Leuven: le scansioni oculari possono prevedere il rischio di infarto entro un anno

Le malattie cardiovascolari sono la principale causa di morte prematura nel mondo. È noto da tempo che i cambiamenti nei piccoli vasi sanguigni della retina possono indicare queste malattie. Ecco perché i ricercatori hanno cercato un sistema di intelligenza artificiale che analizzi le scansioni della retina e quindi determini chi potrebbe avere un infarto.

Precisione fino all’80 percento

“Gli esami della retina sono relativamente poco costosi e sono già ampiamente utilizzati dagli oftalmologi”, ha detto Frangy. “Grazie allo screening automatico che utilizza il nostro sistema di intelligenza artificiale, i pazienti a rischio possono essere identificati e indirizzati più rapidamente. Le scansioni possono anche essere utilizzate per acquisire i primi segni di problemi cardiaci”.

La precisione del sistema è compresa tra il 70 e l’80 percento. I ricercatori hanno utilizzato il deep learning: il sistema ha analizzato le scansioni retiniche e cardiache di oltre 5.000 persone. L’intelligenza artificiale ha identificato i collegamenti tra le anomalie della retina e i cambiamenti nel cuore di un paziente.

Ingrossamento ventricolare

Una volta riconosciuti i pattern dell’immagine, l’IA ha potuto stimare il volume e la funzione di pompaggio del ventricolo sinistro (una delle quattro camere del cuore; ndr). L’ipertrofia ventricolare è associata ad un aumentato rischio di malattie cardiache.

Al momento, i dettagli del ventricolo sinistro possono essere determinati solo dall’ecocardiografia o dall’esame MRI del cuore. Combinato con i dati del paziente come età e sesso, il sistema è stato in grado di prevedere il rischio di un infarto del paziente nei successivi 12 mesi. Lo studio è stato pubblicato sulla rivista scientifica Nature Machine Intelligence.

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