Dr. Google voorspelt cardiovasculaire risicofactoren door analyse van foto's van de oogfundus
Vorsers van de gezondheidsafdeling van Google hebben een algoritme ontwikkeld waarmee ze cardiovasculaire risicofactoren kunnen voorspellen door analyse van foto's van het netvlies.
Gaan we dankzij analyse van onze ogen binnenkort weten of we risico lopen op hartproblemen of een cerebrovasculair accident? We kunnen nu al de cardiovasculaire gezondheid analyseren en voorspellen aan de hand van klinische en laboratoriumgegevens. Vorsers van Verily, een filiaal van Alphabet, de moedermaatschappij van Google, hebben een nieuw procedé ontwikkeld. Verify met basis in San Francisco is gespecialiseerd in onderzoek inzake levenswetenschappen, gezondheidszorg en biotechnologie.
De vorsers hebben aangetoond dat deep learning nieuwe informatie kan halen uit foto's van het netvlies (oogfundus). Met 'deep learning'-modellen die werden "getraind" met gegevens van 284 335 patiënten en die werden gevalideerd in twee onafhankelijke groepen van respectievelijk 12 026 en 999 patiënten, konden ze cardiovasculaire risicofactoren voorspellen waarvan voordien niet werd gedacht dat ze te zien waren op beelden van het netvlies, zoals de leeftijd, het geslacht, het rookgedrag, de systolische bloeddruk en belangrijke cardiale accidenten. De vorsers hebben ook aangetoond dat getrainde 'deep learning'-modellen anatomische kenmerken gebruiken zoals de optische schijf of bloedvaten om hun voorspellingen te formuleren.
De accuraatheid bij het voorspellen van ernstige cardiovasculaire accidenten blijkt even goed te zijn met het 'deep learning'-algoritme (momenteel 70%) als bij raming van het cardiovasculaire risico met het Europese SCORE-model (72%).
Bij een routinegezondheidsonderzoek zou je met die techniek sneller en op een goedkope, niet-invasieve manier het cardiovasculaire risico van de patiënten kunnen ramen. De techniek bevindt zich echter nog in haar kinderschoenen. Verder onderzoek is wenselijk om de werking ervan te valideren voor de techniek haar intrede kan maken in de klinische praktijk.
(referentie: Nature Biomedical Engineering, 19 februari 2018, doi:10.1038/s41551-018-0195-0)