Así es la herramienta de IA que detecta aterosclerosis a partir de imágenes de retina. Resultados del proyecto Aitheroscope, de un equipo de los servicios de Medicina Interna, Medicina del Trabajo y Oftalmología del Hospital Universitario Infanta Leonor.
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Así es la herramienta de IA que detecta aterosclerosis a partir de imágenes de retina
El Hospital Universitario Infanta Leonor de la Comunidad de Madrid ha publicado los resultados de Aitheroscope, un proyecto que utiliza inteligencia artificial aplicada a imágenes de fondo de ojo para identificar la presencia de aterosclerosis subclínica.
La aterosclerosis es una enfermedad arterial que puede avanzar durante años de forma silenciosa hasta manifestarse como un infarto o un ictus.
Los resultados de Aitheroscope muestran que una simple imagen de fondo de ojo, analizada mediante inteligencia artificial, puede aportar información capaz de identificar a personas que ya presentan enfermedad arterial subclínica, incluso cuando todavía no han desarrollado enfermedad cardiovascular clínica.
El trabajo, publicado en la revista científica de la Sociedad Europea de Cardiología y referente internacional en innovación, salud digital e inteligencia artificial aplicada a la enfermedad cardiovascular, ‘European Heart Journal – Digital Health’, supone un nuevo paso en el desarrollo de esta herramienta.
Alta capacidad para detectar la aterosclerosis
El estudio incluyó a 931 personas sin enfermedad cardiovascular previa, a las que se realizó una retinografía no midriática y una ecografía de las arterias carótidas y femorales como método de referencia para detectar placas de ateroma. El 50,8% de los participantes presentaba aterosclerosis subclínica, a pesar de no haber sufrido previamente ningún evento cardiovascular.
Aitheroscope mostró una elevada capacidad para detectar la aterosclerosis: alcanzó una precisión de 0,80 utilizando únicamente imágenes de la retina, que aumentó hasta 0,86 al incorporar unos pocos datos clínicos.
La herramienta detectó al 93,4 % de las personas con aterosclerosis y ofreció un resultado negativo fiable en más del 90% de los casos.
El rendimiento fue especialmente favorable en las personas más jóvenes y en aquellas con riesgo cardiovascular bajo o intermedio, grupos en los que las escalas clínicas de predicción de riesgo convencionales infraestiman la presencia de enfermedad vascular.
Detectar de forma precoz enfermedad cardiovascular silenciosa
Aitheroscope es fruto del trabajo conjunto de los servicios de Medicina Interna, Prevención de Riesgos Laborales y Oftalmología del Hospital Universitario Infanta Leonor, junto con Horus ML, responsable del desarrollo tecnológico basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
El proyecto integra así conocimiento clínico, ecografía vascular, imagen retiniana y nuevas tecnologías en un equipo multidisciplinar.
La retinografía no midriática es una prueba rápida, sencilla y no invasiva. La posibilidad de extraer mediante inteligencia artificial información relacionada con el estado de las arterias del organismo abre la puerta a utilizar la retina como una “ventana” para detectar de forma precoz enfermedad cardiovascular silenciosa.
Identificar la presencia real de enfermedad vascular antes de sintomas
Tras estos resultados, el proyecto continúa avanzando a través de la integración en los circuitos asistenciales del hospital, la validación externa en nuevas poblaciones y diferentes centros, así como hacia los procesos necesarios para su certificación.
El objetivo es que Aitheroscope pueda convertirse en una herramienta sencilla y escalable de cribado sistemático de aterosclerosis subclínica, con potencial para integrarse tanto en hospitales como en centros de salud, ayudando a identificar qué personas podrían beneficiarse de una evaluación más exhaustiva y el inicio precoz de intervenciones terapéuticas.
Los autores consideran que este tipo de herramientas podría contribuir a evolucionar desde una prevención basada únicamente en la estimación del riesgo futuro hacia estrategias capaces de identificar precozmente la presencia real de enfermedad vascular antes de que produzca síntomas.
El propio estudio concluye que el análisis de imágenes de la retina mediante inteligencia artificial constituye una estrategia no invasiva y escalable con especial interés en personas cuyo riesgo puede ser infravalorado por los métodos convencionales.
