(Martin Flores/Getty Images) Eine frühzeitige, genaue und einfache Diagnose ist bei nahezu jedem Gesundheitszustand, den Sie nennen können, wichtig, auch bei Herzerkrankungen. Neue Forschungsergebnisse deuten nun darauf hin, dass einfache Augenscans Patienten mit einem erhöhten Risiko für Herz-Kreislauf-Probleme im späteren Leben identifizieren könnten.
Wenn diese Diagnosemethode entwickelt werden könnte, wäre das eine große Sache – diese Scans sind schnell, nicht-invasiv und zuverlässig, und je früher das Risiko einer Herzerkrankung erkannt werden kann, desto mehr können Ärzte und ihre Patienten tun, um es zu verhindern .
Der Schlüssel zum neuen Ansatz ist a Deep-Learning-Algorithmus – eine Art neuronales Netzwerk künstliche Intelligenz (KI)-Lernmethode, die anhand großer Datenmengen trainiert werden kann, um bestimmte Muster zu erkennen.
In diesem Fall haben die Forscher es darauf trainiert, nach winzigen Veränderungen an den Blutgefäßen in der Netzhaut zu suchen, eine Verbindung, die bereits besteht vielfach diskutiert in der medizinischen Literatur vor.
Ein Netzhautscan. (UK Biobank)
In einer neuen Arbeit, in der die Ergebnisse beschrieben werden, berichtet das Team, dass sein Tool das Risiko künftiger Myokardinfarkte mit einer Genauigkeit von etwa 70 Prozent vorhersagen konnte.
„Das KI-System hat das Potenzial, Personen zu identifizieren, die an routinemäßigen Augenuntersuchungen teilnehmen und bei denen in Zukunft ein höheres Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen besteht, wodurch vorbeugende Behandlungen früher begonnen werden könnten, um vorzeitige Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu verhindern.“ sagt Chris Gale , Professor für Herz-Kreislauf-Medizin an der University of Leeds im Vereinigten Königreich.
Um das Tool zu entwickeln, wurden Netzhautscans und Herzscans von 5.663 Personen in der britischen Biobank-Datenbank mit einer Computersoftware analysiert, wobei das System so programmiert wurde, dass es Variationen in einem Scan mit Variationen in einem anderen verknüpft.
Nachdem sie den Trainingsprozess durchlaufen und die entstandenen Muster gelernt hatte, war die KI intelligent genug, um die Herzgesundheit mit den Blutgefäßen in der Netzhaut zu korrelieren: insbesondere mit der Größe und Pumpleistung des linken Ventrikels des Herzens bereits verlinkt zu einem erhöhten Risiko für Herzerkrankungen.
Diese Schätzung wurde mit Daten zu Alter, Geschlecht und grundlegenden demografischen Informationen kombiniert, um eine Gesamtrisikobewertung zu erstellen. Dies könnte schließlich als sekundäre Überweisungsmethode verwendet werden, schlagen die Forscher vor.
„Das KI-System ist ein hervorragendes Werkzeug, um die komplexen Muster zu entschlüsseln, die in der Natur existieren, und genau das haben wir herausgefunden – das komplexe Muster von Veränderungen in der Netzhaut, die mit Veränderungen im Herzen verbunden sind.“ sagt Sven Plein , Professor für kardiovaskuläre Bildgebung an der University of Leeds.
Derzeit sind für die Beurteilung der linken Herzkammer – einer von vier Kammern im Herzen – kostspielige Tests erforderlich, die in einem Krankenhaus durchgeführt werden müssen. Für viele Menschen auf der ganzen Welt bedeutet dies Probleme beim Zugang und der Verfügbarkeit.
Netzhautscans werden in Optikerkliniken jedoch bereits routinemäßig durchgeführt, sodass zusätzlich eine KI-Analyse zum Risiko von Herzerkrankungen hinzugefügt werden könnte. Personen mit einem hohen Risiko für die Entwicklung von Herz-Kreislauf-Problemen könnten dann an spezialisierte medizinische Fachkräfte überwiesen werden.
Weltweit sterben jedes Jahr Millionen Menschen an Herz-Kreislauf-Erkrankungen – alle 36 Sekunden stirbt ein Mensch Allein in den USA – Ein System wie das vorgeschlagene hat die Chance, einen wesentlichen Unterschied zu machen, auch wenn dafür noch mehr Forschung und Daten erforderlich sind.
„Herz-Kreislauf-Erkrankungen, einschließlich Herzinfarkten, sind weltweit die häufigste Ursache für frühe Todesfälle und die zweithäufigste Todesursache im Vereinigten Königreich.“ sagt Alex Frangi , Lehrstuhl für Computermedizin an der University of Leeds.
„Dies führt weltweit zu chronischer Krankheit und Elend.“
Die Forschung wurde veröffentlicht in Naturmaschinenintelligenz .