Conform unui studiu publicat pe 8 aprilie în revista npj Digital Medicine, tehnologia analizată a reușit să depisteze anemia în peste 80 % dintre cazuri, pe un eșantion de 224 de participanți, conform informaţiilor furnizate de Live Science.
Totuși, autorii cercetării avertizează că metoda nu este încă suficient de matură pentru a înlocui recoltările de sânge convenționale; ei consideră că ar putea fi utilizată ca instrument de screening pentru a indica persoanele ce ar necesita un test sanguin complet. Acest tip de abordare ar putea fi deosebit de valoros în regiunile cu venituri reduse, unde accesul la laboratoare este limitat.
Poate ajuta la monitorizarea pe termen lung
Un astfel de sistem de analiză ar putea permite o urmărire pe termen lung a stării de sănătate a pacientului.
„Utilitatea sa potențială ar putea consta în facilitarea unei monitorizări longitudinale frecvente și neinvazive sau în identificarea timpurie a pacienților care necesită investigații suplimentare”, afirmă dr. Christine Kiire, oftalmolog consultant la Oxford Eye Hospital și cercetător invitat în cadrul laboratorului de inteligență medicală artificială al Institutului de Oftalmologie al University College London.
Dr. Theodore Leng, oftalmolog și chirurg vitreo-retinian la Universitatea Stanford, a subliniat că metoda ar putea fi de folos în situații în care recoltările repetate de sânge reprezintă o povară pentru pacient. Printre scenariile menționate se numără screeningul în ambulatoriu, monitorizarea la domiciliu, consultațiile de control pentru dializă, tratamentele oncologice și pediatria. Dr. Leng nu a participat la studiu.
Cu toate acestea, tehnologia nu este încă pregătită pentru utilizare la scară largă. „Este o cercetare excelentă, dar vor fi necesare multe etape până când va fi disponibilă din punct de vedere clinic”, a remarcat dr. Peter Campbell, oftalmolog la Universitatea de Sănătate și Știință din Oregon, care nu a fost implicat în dezvoltarea sistemului.
Cum funcționează?
Pentru a crea metoda, cercetătorii au utilizat o cameră microscopică cu mărire 50× pentru a filma clipuri video de 10 secunde ale albului ocular al participanților. Un software denumit Video-to-Vessels a procesat materialul, eliminând clipitul, mișcările ochiului și fluctuațiile de lumină, pentru a genera imagini time‑lapse ale vaselor sanguine intraoculare.
Ulterior, un algoritm AI numit VesselNet, antrenat pe imagini ale vaselor cu corespondențe ale rezultatelor hemoleucogramei, a prezis nivelul de hemoglobină și numărul de eritrocite al fiecărui subiect prin analizarea tiparelor de flux ale celulelor sanguine.
„Acest studiu este unic deoarece descrie imagini ale suprafeței frontale a ochiului, și nu ale vaselor sanguine retiniene (din partea posterioară a ochiului). Așadar, teoretic, ar putea fi aplicat fără camere retiniene costisitoare, chiar și cu un smartphone”, a explicat dr. Peter Campbell, oftalmolog la Universitatea de Sănătate și Știință din Oregon, care nu a participat la dezvoltarea studiului.
Cercetătorii au testat metoda pe 224 de persoane, incluzând pacienți cu cancer, afecțiuni hematologice și voluntari sănătoși, la Centrul Medical Sheba din Israel. Comparând valorile hemoglobinei estimate de model cu cele măsurate prin analize de sânge standard, au constatat că modelul a identificat corect un nivel scăzut de hemoglobină în aproximativ 83 % din cazuri.
