L’intelligenza artificiale, abbreviata in AI, apre sempre maggiori prospettive di cura. Perché questo è particolarmente importante nell’ipertensione arteriosa?
Scopriamolo nell’articolo dedicato alla gestione dell’ipertensione arteriosa a partire dagli occhi.
Ipertensione arteriosa: perché è importante controllare la retina
Le alterazioni strutturali e funzionali del microcircolo dovute all’ipertensione sistemica possono causare danni significativi a livello di occhi, cuore, cervello e reni. L’associazione dei segni di retinopatia con il danno ipertensivo di altri organi, incluso ictus, demenza e malattia coronarica, è stato ampiamente riportato da studi epidemiologici su larga scala.
Poiché la retina è l’unico tessuto del corpo che consente di vedere (e quindi di studiare direttamente) i piccoli vasi, si richiede spesso all’oftalmologo l’esame del FUNDUS OCULI, per ricercare eventuali segni di retinopatia ipertensiva.
Cosa dicono gli studi
Negli ultimi anni però si era messo in dubbio della reale efficacia dell’esame del fundus per segnalare l’effettiva presenza o rischio di stati patologici in altri organi. Sebbene fornisca molte informazioni utili, infatti, la valutazione ispettiva o tramite semplici fotografie del fondo oculare rimane limitata alle arteriole e alle venule retiniche più grandi. Le anomalie osservate, inoltre, potrebbero non essere quelle precoci.
Uno studio di revisione della letteratura pubblicato sull’Asia-Pacific Journal of Ophthalmology, diretto da Wilson Tan, della Yong Loo Lin School of Medicine e della National University of Singapore, ha invece dimostrato che la combinazione tra sistemi di apprendimento di ottica adattiva, tomografia a coerenza ottica (OCT) e angiografia (FA e ICG), potrebbe essere in grado di prevedere esiti clinici avversi nell’occhio dei pazienti con ipertensione arteriosa sistemica. Ma non solo. Tramite queste tecnologie di apprendimento (deep learning) anche le semplici fotografie del fondo oculare, opportunamente analizzate, aiuterebbero a creare sistemi diagnostici e di stratificazione del rischio.
Questa modalità di imaging consentirebbe una maggiore precisione nella quantificazione strutturale dei vasi retinici, compresi i capillari. In particolare, numerosi studi di grandi dimensioni hanno dimostrato che a partire dalle sole fotografie del fondo oculare, questi sistemi di apprendimento sono in grado di predire molteplici fattori di rischio cardiovascolare. Ad esempio eventi cardiovascolari avversi importanti entro cinque anni e presenza di calcificazioni coronariche.