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Google podría predecir el riesgo de sufrir un ataque al corazón

El sistema desarrollado en conjunto por Google AI y Verily supone un descubrimiento de gran valor para la medicina.
El sistema desarrollado en conjunto por Google AI y Verily supone un descubrimiento de gran valor para la medicina. Shutterstock/Blend Images
  • Un sistema creado recientemente por investigadores de Verily y Google AI puede predecir los factores de riesgo de enfermedades cardiovasculares a partir de fotografías de la retina.
  • El sistema funciona tan bien como los actuales métodos predictivos y es mucho menos invasivo.
  • En un estudio reciente, los investigadores pudieron observar aquello a lo que el software de inteligencia artificial estaba prestando atención mientras estudiaba el ojo.

Tus ojos podrían ser las ventanas perfectas hacia tu corazón.

Al menos, son las "ventanas" que el software de inteligencia artificial creado por Google puede utilizar para calcular los factores de riesgo de las enfermedades cardiovasculares.

Según un estudio publicado recientemente en la revista Nature Biomedical Engineering, un algoritmo de inteligencia artificial creado en conjunto por Google AI y Verily Life Sciences (una subsidiaria de Alphabet surgida a partir de Google) predice si es más probable o menos que un paciente sufra un accidente cardiovascular severo,  como un ataque al corazón o un derrame, en los próximos cinco años a partir de fotografías de la retina.

Por ahora, y según los resultados del estudio, las predicciones del sistema funcionan tan bien como otros métodos más invasivos utilizados hoy en día. 

Aprender a predecir las enfermedades cardiacas

El hecho de que una enfermedad pueda detectarse a través de la retina no es ninguna novedad. Los médicos a menudo detectan otras afecciones médicas como la diabetes, la hipertensión arterial extrema, el colesterol alto y algunos tipos de cáncer mediante exámenes oculares.

Para imitar esa habilidad, los investigadores de Verily y Google entrenaron al software de inteligencia artificial para identificar los riesgos cardiovasculares configurando el sistema de modo que analizara fotos de la retina e historiales médicos de 284.335 pacientes. Se centró específicamente en analizar las imágenes del fondo de la retina, unas fotografías que muestran los vasos sanguíneos en el ojo.

Estas fotografías del fondo de la retina son lo que el software AI utiliza para evaluar el riesgo de enfermedades cardiovasculares.
Estas fotografías del fondo de la retina son lo que el software AI utiliza para evaluar el riesgo de enfermedades cardiovasculares. Poplin et al., Biomedical Engineering, 2018

Los factores de riesgo para las enfermedades cardiovasculares incluyen –entre otros– la edad, la presión arterial y el sexo. Teniendo en cuenta únicamente un análisis ocular, el algoritmo fue capaz de averiguar la edad de una persona con un margen de precisión de 3,26 años, su condición de fumador con un 71% de exactitud, y su presión arterial en un margen de 11 unidades con respecto a la máxima registrada en su medición.

Debido a que el algoritmo fue tan efectivo para evaluar estos factores, los investigadores decidieron ver si podía predecir derrames cerebrales y ataques cardiacos reales con la misma precisión.

Utilizaron datos provenientes de un conjunto de 150 pacientes que habían padecido accidentes cardiovasculares severos en un periodo de cinco años tras la exploración ocular. (Este conjunto de datos incluía 12.026 personas, pero únicamente varios cientos experimentaron un accidente cardiaco serio, con lo cual dispusieron de datos clínicos para 150 de esos pacientes.) Cuando los investigadores presentaron el algoritmo junto a dos imágenes de la retina y le pidieron al sistema que predijera cuál sufriría un evento cardíaco más grave o un accidente cerebrovascular, predijo el análisis correctamente el 70% del tiempo.

En comparación, la calculadora de riesgo europea SCORE que se utiliza actualmente para predecir el riesgo de enfermedades cardiovasculares, precisa de un análisis de sangre. Dicha calculadora – que no presenta un rendimiento superior al de sistema de inteligencia artificial – predijo el análisis de forma correcta el 72% de los casos sirviéndose de la misma base de datos, mientras que el sistema de inteligencia artificial obtuvo los mismos resultados por medio de información demográfica como la edad, el sexo o el IMC. 

Una demostración potente

A partir de imágenes como ésta, los investigadores pudieron identificar exactamente a qué área estaba prestando atención el sistema de inteligencia artificial al evaluar el riesgo.
A partir de imágenes como ésta, los investigadores pudieron identificar exactamente a qué área estaba prestando atención el sistema de inteligencia artificial al evaluar el riesgo. Poplin et al., Biomedical Engineering, 2018

Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en el mundo. Por ello, la posibilidad de que una exploración rutinaria de retina pueda advertir de forma precoz un riesgo elevado de sufrir un ataque –esperemos que a tiempo para modificar la tendencia– es ilusionante.

Este nuevo estudio sugiere que hay más información disponible en la retina de la que los científicos creían. El sistema de inteligencia artificial es especialmente prometedor porque utiliza imágenes médicas que ya podrían existir y obtiene nuevos datos a través de ella, que potencialmente podrían resultarles clave. Además, dicha información se puede recopilar y utilizar sin necesidad de pruebas invasivas.

Los investigadores que participaron en el estudio también pudieron rastrear los factores en los que se basó el algoritmo para realizar sus predicciones, ya que el sistema creó mapas de calor de las áreas en las que puso el foco. Gracias a ello, los investigadores descubrieron, por ejemplo, que el sistema estaba prestando especial atención a los vasos sanguíneos para calcular la presión arterial.

Esta información que se genera durante los procesos de aprendizaje automático no siempre está disponible. Pero en este caso, puede ayudar a los científicos a comprender mejor la riqueza de datos que están disponibles en las imágenes de la retina.

En general, el nuevo estudio pone en relieve la influencia del aprendizaje profundo en la transformación del modo en que los científicos estudian el funcionamiento del cuerpo humano. El aprendizaje automático puede, incluso, utilizar análisis preexistentes y generar con ellos mápa mucho más preciso sobre la salud humana.

Aún así, y por muy prometedores que parezcan estos resultados, el Jefe de Innovación en Salud Cardiovascular en Verily, el Dr. Michael McConnell, subraya en una publicación de su blog que todavía son preliminares.  

"Debemos de seguir trabajando duro para desarrollar y validar estos hallazgos por medio de análisis de grupos más grandes de pacientes, antes de que esto pueda aterrizar en un entorno clínico", escribe McConnell.

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