El Hospital Universitario Infanta Leonor, integrado en la red sanitaria pública de la Comunidad de Madrid, ha dado a conocer los resultados de Aitheroscope, un proyecto basado en la aplicación de inteligencia artificial a imágenes del fondo de ojo para detectar la presencia de aterosclerosis subclínica. Se trata de una enfermedad arterial que ya está presente, aunque todavía no haya provocado manifestaciones clínicas como un infarto de miocardio o un ictus.
La aterosclerosis puede desarrollarse de manera silenciosa durante años antes de provocar un evento cardiovascular. En este contexto, los resultados obtenidos por Aitheroscope indican que una imagen de fondo de ojo, analizada mediante inteligencia artificial, puede proporcionar información útil para identificar a personas que ya presentan enfermedad arterial subclínica, incluso antes de que desarrollen una enfermedad cardiovascular clínica.
Los resultados del trabajo han sido publicados en ‘European Heart Journal – Digital Health’, revista científica de la Sociedad Europea de Cardiología y referente internacional en los ámbitos de la innovación, la salud digital y la aplicación de la inteligencia artificial a las enfermedades cardiovasculares. La publicación supone un nuevo avance en el desarrollo de esta herramienta.
Para llevar a cabo el estudio se contó con la participación de 931 personas que no habían presentado previamente enfermedad cardiovascular. A todos los participantes se les realizó una retinografía no midriática y una ecografía de las arterias carótidas y femorales, utilizada como método de referencia para identificar la presencia de placas de ateroma. Los resultados mostraron que el 50,8% de los participantes presentaba aterosclerosis subclínica pese a no haber sufrido anteriormente ningún evento cardiovascular.
Aitheroscope alcanzó una precisión de 0,80 en la detección de aterosclerosis utilizando exclusivamente imágenes de la retina. Esta cifra se elevó hasta 0,86 cuando se incorporaron algunos datos clínicos adicionales. Además, la herramienta consiguió identificar al 93,4% de las personas que presentaban aterosclerosis y proporcionó un resultado negativo fiable en más del 90% de los casos.
El rendimiento de Aitheroscope fue especialmente favorable entre las personas más jóvenes y aquellas situadas en los grupos de riesgo cardiovascular bajo o intermedio. Se trata de colectivos en los que las escalas clínicas convencionales de predicción del riesgo pueden infraestimar la presencia de enfermedad vascular.
Aitheroscope es fruto del trabajo conjunto de los servicios de Medicina Interna, Prevención de Riesgos Laborales y Oftalmología del Hospital Universitario Infanta Leonor, junto con Horus ML, responsable del desarrollo tecnológico basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático. El proyecto integra así conocimiento clínico, ecografía vascular, imagen retiniana y nuevas tecnologías en un equipo multidisciplinar.
La retinografía no midriática es una prueba rápida, sencilla y no invasiva. La posibilidad de extraer mediante inteligencia artificial información relacionada con el estado de las arterias del organismo abre la puerta a utilizar la retina como una “ventana” para detectar de forma precoz enfermedad cardiovascular silenciosa.
Tras estos resultados, el proyecto continúa avanzando a través de la integración en los circuitos asistenciales del hospital, la validación externa en nuevas poblaciones y diferentes centros, así como hacia los procesos necesarios para su certificación.
El objetivo es que Aitheroscope pueda convertirse en una herramienta sencilla y escalable de cribado sistemático de aterosclerosis subclínica, con potencial para integrarse tanto en hospitales como en centros de salud, ayudando a identificar qué personas podrían beneficiarse de una evaluación más exhaustiva y el inicio precoz de intervenciones terapéuticas.
Los autores consideran que este tipo de herramientas podría contribuir a evolucionar desde una prevención basada únicamente en la estimación del riesgo futuro hacia estrategias capaces de identificar precozmente la presencia real de enfermedad vascular antes de que produzca síntomas. El propio estudio concluye que el análisis de imágenes de la retina mediante inteligencia artificial constituye una estrategia no invasiva y escalable con especial interés en personas cuyo riesgo puede ser infravalorado por los métodos convencionales.
