Sus ojos, dicen, son las ventanas de su alma, y ​​de acuerdo con un nuevo estudio financiado por Google, sus ojos también pueden ser las ventanas de un inminente ataque al corazón. [VIDEO]

En el estudio, los investigadores de Google utilizaron los datos de la exploración retiniana de casi 300,000 pacientes para "entrenar" una red neuronal -una intricada serie de algoritmos- para detectar riesgos de salud cardíaca con solo mirar las imágenes de los ojos de un paciente. El algoritmo fue capaz de predecir qué pacientes pasarían a experimentar un evento cardíaco adverso mayor (como un ataque cardíaco o un accidente cerebrovascular) con aproximadamente 70 por ciento de precisión, según el estudio, que se publicó en línea ayer (19 de febrero) en la revista Nature Biomedical Engineering.

Aunque una tasa de éxito del 70 por ciento sigue estando por debajo de la precisión de los métodos de diagnóstico de salud cardíaca existentes, como los análisis de sangre que miden el colesterol y otros biomarcadores clave, los investigadores creen que el algoritmo podría desarrollarse algún día como una primera línea de atención preventiva.

"Esta puede ser una forma rápida para que las personas evalúen el riesgo", dijo a The Washington Post el Dr. Harlan Krumholz, un cardiólogo de la Universidad de Yale que no participó en el estudio. [VIDEO]

El potencial del algoritmo parece prometedor. ¿Entonces, cómo funciona?

Tus ojos son las ventanas de tu corazón. Ya sea que esté haciendo que sus ojos sean escaneados por un oftalmólogo capacitado o una IA de Google, las principales pistas para su salud general pueden recaer en sus vasos sanguíneos. Los vasos sanguíneos pueden proporcionar una instantánea valiosa de la salud de su corazón, revelando coágulos, constricciones y otras anomalías asociadas con diversas enfermedades y afecciones cardiovasculares. Pero debido a que la mayoría de los vasos sanguíneos en su cuerpo están escondidos debajo de su piel y otros tejidos, puede ser difícil para los médicos acceder a ellos sin procedimientos potencialmente costosos o invasivos.

Los grandes vasos en la parte posterior de la retina, la capa sensible a la luz de los tejidos en la parte posterior de los ojos, son una excepción. Las venas y arterias de la retina son directamente visibles a través de las pupilas, lo que significa que una exploración ocular simple y no invasiva puede revelar si los vasos sanguíneos de la retina se contraen de la hipertensión, se coagulan con colesterol o padecen otros factores de riesgo para la salud del corazón. Los médicos observan las exploraciones retinianas principalmente para diagnosticar el glaucoma y la enfermedad ocular relacionada con la diabetes. Cada vez más, sin embargo, los investigadores han estado utilizando escáneres oculares para detectar la presión arterial alta y todas las dolencias cardiovasculares que la acompañan.

En el nuevo estudio, los investigadores de Google entrenaron sus algoritmos de inteligencia artificial para observar diferencias mínimas en los vasos sanguíneos de la retina de los pacientes con el fin de estimar la edad, la presión arterial, los hábitos de fumar y otros factores que podrían predecir la probabilidad de un inminente ataque al corazón o golpe

Los investigadores probaron el algoritmo en un conjunto de escaneos de aproximadamente 12,000 pacientes, aproximadamente 100 de los cuales tuvieron un ataque cardíaco dentro de los cinco años posteriores a la obtención de imágenes de la retina.

Cuando se muestran escaneos de retina uno al lado del otro de dos pacientes diferentes (uno que tuvo un ataque cardíaco grave o un accidente cerebrovascular y otro que no), el algoritmo predijo correctamente qué paciente corría un mayor riesgo el 70 por ciento de las veces.

Según los investigadores, los resultados del estudio demuestran "no solo que estas señales de [riesgo de ataque cardíaco] están presentes en la retina, sino que también son cuantificables con un grado de precisión no informado anteriormente". Se requiere mucha más investigación, con tamaños de muestra mucho más grandes, antes de que algoritmos como estos puedan ser una herramienta útil para el diagnóstico de riesgo generalizado, dijeron los investigadores.