Az orvosok jól tudják, hogy a retina hajszálereinek a változása előrejelzi a keringési rendszer és a szív betegségeit. A Leedsi Egyetemen vezetett kutatásban mélytanuló technológiával tanították a mesterséges intelligenciát arra, hogy képes legyen önállóan is leolvasni a retinavizsgálat során alkotott képet, és ez alapján azonosítsa azokat az embereket, akik az elkövetkezendő évben szívinfarktust kaphatnak. A mélytanulás az algoritmusok összetett rendszere, amelynek köszönhetően a számítógép az adatsorozatokban önállóan fel tudja fedezni a mintázatokat, és ez alapján önállóan tud döntéseket hozni.

A Nature Machine Intelligence című folyóiratba írt cikkükben a kutatók arról számoltak be, hogy ennek a mesterséges intelligenciát használó rendszernek a pontossága 70-80 százalékos, és másodlagos referenciaforrásként használhatják egy részletes szív- és érrendszeri kivizsgálás során. A retinavizsgálatnál alkalmazott mélytanulási technológia forradalmasíthatja a szívbetegség valamilyen gyanújával vizsgált pácienseknek a rendszeres szűrését.

A szemfenéki artériás és vénás rendszer eltérései alapján következtetni tudunk a szervezet egyéb helyein lévő erek állapotára. Az akut és a krónikus hypertóniás szemfenéki elváltozások, valamint a retinális artériás és vénás keringészavarok is magasabb kardiovaszkuláris kockázatra engednek következtetni. Számos esetben ezen szemészeti vizsgálatok derítenek fényt az egyéb rizikófaktorokra (pl. koleszterin) és sürgetnek egyéb kardiológiai (pl. echokardiográfia, EKG) és laborvizsgálatokat.
- Rendkívül fontos, hogy az artériás ágak elzáródása sürgős szemészeti ellátást igényel, hiszen a szakszerű kezelés hiánya maradandó látásvesztéssel járhat. Leginkább a szív- és érrendszeri betegségekben nyújt majd nagy segítséget a mesterséges intelligencia, azonban a későbbiekben a cukorbetegség különböző szövődményeinek korai felismerésében is nagy segítséget jelenthet" - egészíti ki Dr. Cserháti Zoltán a Budai Szemészeti Központ szemész szakorvosa.

A szívbetegség korai felfedezése

Alex Frangi professzor, a Leedsi Egyetem Számítástechnikai Kara Számítógépes Gyógyászati Intézetének elnöke és az Alan Turing Intézet vezető kutatója felügyelte a kutatást. A professzor elmondta, hogy „A szív- és érrendszeri betegségek, így a szívinfarktus is a korai halálozás vezető okai világszerte. Az Egyesült Királyságban pedig ez a második vezető halálok, ráadásul krónikus betegségeket, életminőségromlást okoz. Ez a technológia megnyitja annak a lehetőségét, hogy forradalmasítsuk a szívbetegségek vizsgálatának képalkotó eljárásait. A retinaszkennelés viszonylag olcsó, és a szemészeti vizsgálatoknál rutinszerűen alkalmazzák.

Az automatizált vizsgálat eredményeként azonnal kardiológus szakorvoshoz utalják azokat a betegeket, akikről azt gyanítják, hogy meg fognak betegedni. Ezt a rendszert a szívinfarktus korai előjeleinek a kiszűrésére is jól lehet használni.” A kutatásban tudósok, mérnökök és orvosok működtek együtt a Leedsi Egytem, a Leedsi Egyetemi Oktatókórház, a Yorki Egyetem, a Kínai Tudományos Akadémia Cixi Biomedikai Képalkotó Intézete, a franciaországi Cote d’Azuri Egyetem, az Egyesült Királyság Nemzeti Egészségügyi Szolgáltatójának (NHS) Nemzeti Szemészeti Intézete és Nemzeti Biotechnológiai Információs Központja, valamint a belgiumi Leuveni Egyetem részéről. A kutatáshoz szükséges adatokat az Egyesült Királyság Biobankja szolgáltatta.

A kutatást bemutató tanulmány egyik szerzője Chris Gale professzor, a Leedsi Egyetem Kardiovaszkuláris Intézetének és a Leedsi Egyetemi Oktatókórházának kardiológus konzultánsa. A professzor elmondta: „A mesterséges intelligencia rendszerben megvan a lehetőség arra, hogy a rutinszerű szemészeti vizsgálaton részt vevő személyek közül kiszűrje azokat, akiknek a jövőben nagyobb kockázatuk van szív- és érrendszeri betegségre, és ennek köszönhetően idejekorán meg lehet kezdeni a betegség kialakulását megelőző kezeléseket.”

A mélytanulás

A mélytanuló folyamat során a mesterséges intelligencia rendszer ötezer ember retinaszkennelésének és kardiológiai képalkotó eljárásainak az eredményeit elemezte. A mesterséges intelligencia összefüggést talált a retina és a páciens szívének kóros elváltozásai között. Miután a rendszer megtanulta a képi elemek felismerését, képessé vált arra, hogy megbecsülje a bal kamra méretét és pumpálási hatékonyságát, és ezt pusztán a retinaszkennelés vizsgálata alapján tette meg. Miután a mesterséges intelligencia a bal kamra méretére és pumpálási hatékonyságára vonatkozó adatokat összevetette a beteg alapvető demográfiai adataival, a nemével és az életkorával, képessé vált arra, hogy előre jelezze a szívinfarktus valószínűségét az elkövetkezendő 12 hónapban.

Jelenleg a páciens bal kamrájának a méretét és a pumpálási hatékonyságát csak úgy tudjuk megállapítani, ha speciális diagnosztikai vizsgálatokat alkalmazunk: echokardiográfiát és szív-MRI-t. Ezek a diagnosztikai vizsgálatok drágák és általában csak nagyobb kórházi központokban érhetők el, ezért főként a vidéken vagy a gyengébb egészségügyi infrastruktúrával rendelkező területeken élők nehezen férnek hozzá, továbbá a fejlett országokban emiatt rendkívül megemelkednek az egészségügyi költségek vagy megnőnek a várólisták.

A tanulmány egyik társszerzője, Sven Plein, a Leedsi Egyetem és a Brit Szív Alapítvány professzora elmondta: „A mestersége intelligencia rendszer kiváló eszköz arra, hogy feltárjuk a természet összetett mintázatait, és most éppen egy ilyen összefüggést tárunk fel a mesterséges intelligenciával: a retina változásának bonyolult mintázatai és a szív elváltozásainak az összefüggéseit.”