En un avance significativo para la medicina preventiva, un equipo de científicos pertenecientes a diversas universidades e institutos médicos en China ha diseñado una técnica altamente sensible y no invasiva para predecir la probabilidad de que una persona sufra un accidente cerebrovascular (ACV) en un plazo de cinco años. Esta innovadora estrategia ha sido destacada recientemente en la prestigiosa revista Nature.
Innovación en Neuroimagen
Las imágenes cerebrales tradicionales para identificar “infartos cerebrales silenciosos” —que no presentan síntomas claros pero pueden estar vinculados a futuros ACVs— no son prácticas para toda la población. Superando este desafío, los investigadores han ideado un modelo de inteligencia artificial que utiliza imágenes de la retina del ojo para realizar esta evaluación.
Entrenamiento y Validación
El sistema fue instruido con 895,640 fotografías de la retina, que ayudaron a desarrollar un modelo base que refleja las conexiones entre el ojo y el cerebro. Posteriormente, se realizaron validaciones con 213,762 imágenes de retina provenientes de lugares como China, Singapur, Malasia, Estados Unidos, Reino Unido y Dinamarca.
Evaluación del Desempeño
En un experimento aplicado con 218 individuos, la eficacia de la herramienta, denominada DeepRETStroke, fue comparada con los métodos clínicos estándar para desarrollar estrategias de prevención. Los resultados demostraron que el sistema de IA ofrecía una precisión superior en la predicción de episodios de ictus.
El ictus se considera una de las principales causas de muerte y afectaciones a largo plazo en la salud mundial. Las evaluaciones de riesgo de ictus tradicionales se basan en factores clínicos como el hábito de fumar y la historia de ACV, pero estos datos no son siempre suficientes para prever con exactitud a las personas en peligro.
Un Enfoque Rentable
Las imágenes cerebrales pueden revelar enfermedades cerebrovasculares, pero actualmente dependen de técnicas como la resonancia magnética y la tomografía computarizada. Estas son costosas y no se recomienda su uso general para detectar rischio de ACV en personas sin síntomas, lo que crea una brecha en las prácticas clínicas.
Los avances en imágenes médicas e inteligencia artificial han señalado la retina como una opción viable y no invasiva para evaluar y prever condiciones cerebrovasculares. Los vasos retinianos comparten características con los cerebrales, permitiendo una detección temprana sin necesidad de procedimientos invasivos.
Greater accuracy in stroke risk prediction with simple and cost-effective methods can significantly mitigate illness, disability, and mortality rates associated with strokes. DeepRETStroke demonstrated a potential to anticipate stroke risk within a five-year period, achieving 90 percent accuracy for first-time strokes and 76 percent for recurrent cases.
Finally, the prospective study illustrates that DeepRETStroke’s risk stratification significantly reduced recurring stroke events by 82.44 percent through appropriate comprehensive interventions, compared to current clinical assessments.
PS