Čínští vědci vyvinuli neinvazivní nástroj, který s vysokou přesností předpovídá riziko mozkové mrtvice
Čínští vědci vytvořili metodu využívající umělou inteligenci, která na základě jediného snímku sítnice oka předpovídá, zda člověk v příštích 5 letech utrpí mozkovou mrtvici
Konsorcium vědců z lékařských institutů a univerzit v Číně učinilo významný krok v oblasti preventivní medicíny, když vyvinulo nástroj umělé inteligence (AI), který je schopen s vysokou přesností předpovědět pravděpodobnost vzniku cévní mozkové příhody u člověka během pěti let pouze na základě snímků sítnice.
Tato novinka byla publikována v prestižním časopise Nature a může revolučním způsobem změnit současný přístup k včasné diagnostice mrtvice, jedné z hlavních příčin úmrtí a trvalé invalidity na celém světě.
Základem tohoto vývoje je DeepRETStroke, technologie umělé inteligence, která byla vycvičena na téměř 900 000 snímcích sítnice. Volba oka jako výchozího bodu není náhodná: sítnice má anatomické, fyziologické a embryologické vlastnosti podobné krevním cévám mozku, což z ní činí přesný odraz zdraví mozkových cév. Vědci dokonce popisují sítnici jako „jedinečné okno do mozku“.
Tato nová metoda byla vyvinuta s cílem překonat jedno z hlavních omezení tradičních metod hodnocení: nedostatečnou přesnost. Tradičně se lékaři spoléhají na vlastní hodnocení klinických rizikových faktorů, jako je rodinná anamnéza cévní mozkové příhody, hypertenze nebo kouření.
Tyto informace jsou však obvykle nedostatečné a zvláště nepřesné u multietnických skupin obyvatelstva, kde se rizikové faktory mohou projevovat odlišně. „Přesnost stávajících modelů pro předpovídání rizika cévní mozkové příhody je mírná,“ uvádějí autoři v časopise Nature.
Systém byl trénován na 895 640 snímcích sítnice, což umožnilo vytvořit model spojení mezi okem a mozkem. Poté byla otestována na 213 762 snímcích pořízených v různých zemích, včetně Číny, Singapuru, Malajsie, USA, Velké Británie a Dánska, což potvrdilo její účinnost v globální a rozmanité populaci. Nakonec byla v reálných klinických podmínkách otestována na 218 pacientech, aby se porovnala její účinnost s tradičními metodami.
Včasné odhalení zvyšuje šance na uzdravení po cévní mozkové příhodě.
Výsledky byly přesvědčivé: DeepRETStroke dokázal předpovědět cévní mozkovou příhodu s přesností 90 % v případech (tj. když pacient nikdy předtím cévní mozkovou příhodu neměl) a s přesností 76 % v opakovaných případech, kdy již došlo k předchozí cévní mozkové příhodě.
Kromě toho v prospektivní studii doporučení založená na tomto nástroji umožnila snížit počet opakovaných případů cévní mozkové příhody o 82 % díky zavedení individuálních preventivních strategií.
Změna paradigmatu v diagnostice
V současné době je nejspolehlivějším způsobem detekce příznaků cerebrovaskulárních onemocnění magnetická rezonance nebo počítačová tomografie. Tyto vyšetření jsou však nejen nákladná a málo dostupná, ale také se nedoporučují pro rutinní provádění u lidí bez příznaků kvůli nízké účinnosti z hlediska poměru nákladů a výsledků.
To vytváří vážnou mezeru v preventivní medicíně: miliony lidí, kteří jsou potenciálně ohroženi, neprocházejí vyšetřením, dokud není příliš pozdě. V tomto kontextu DeepRETStroke představuje ekonomické a snadno použitelné řešení pro zdravotní péči v ordinacích a zdravotnických centrech, které nevyžaduje od pacienta podstoupení invazivních nebo nákladných vyšetření.
Predikce CVI pomocí snímků sítnice se může stát jedním z nejdůležitějších lékařských objevů desetiletí
„Tento průlom umožňuje překonat historickou překážku v prevenci CVI: jak jednoduše, rychle a přesně identifikovat osoby ohrožené rizikem, než se objeví příznaky,“ uvedli autoři studie.
Nová perspektiva pro preventivní medicínu
Zavedení této technologie může mít významný dopad na globální zdravotní péči. Jen v Latinské Americe jsou mrtvice jednou ze tří hlavních příčin úmrtí a většina pacientů se dostává do zdravotnického systému, až když je již škoda napáchána. Zařazení analýzy sítnice do rutinních lékařských prohlídek by umožnilo předvídat problém a zabránit tisícům úmrtí a případů invalidity ročně.
Kromě toho využití AI v medicíně nadále prokazuje svůj potenciál nejen pro diagnostiku, ale i pro prognózy a personalizaci léčby. Integrace nástrojů, jako je DeepRETStroke, do zdravotnických systémů by umožnila segmentovat populaci, efektivněji rozdělovat zdroje a vyvíjet speciální opatření pro ty, kteří je skutečně potřebují.
Predikce ICH pomocí sítnicových snímků se může stát jedním z nejdůležitějších lékařských objevů desetiletí. Kromě přesnosti, jednoduchosti a nízké ceny může tato metoda zaplnit historickou mezeru v preventivní diagnostice.
Vědci zdůrazňují, že tyto nástroje by měly být používány jako doplněk tradičních lékařských vyšetření, nikoli jako jejich náhrada. Jejich zavedení však otevírá zcela nové možnosti: předcházet poškození mozku ještě před jeho vznikem pomocí jednoduché analýzy očí.
Práce publikovaná v časopise Nature představuje důležitý milník v použití umělé inteligence v preventivní medicíně a dává konkrétní naději v boji proti jedné z nejsmrtelnějších a nejvíce invalidizujících nemocí naší doby. Po dalších výzkumech a klinických testech může být DeepRETStroke zařazen do globálních zdravotních protokolů a zachránit miliony životů.
