Профилактика и ранняя диагностика сердечно-сосудистой патологии необходимы для снижения заболеваемости и смертности в этой категории заболеваний. Существующие прогностические системы из категории «медицинских калькуляторов», таких как Cardiovascular Risk Score (QRISK), Systemic Coronary Risk Evaluation (SCORE) или Фрамингемская шкала характеризуются не самой высокой точностью, основаны на несовершенном методе анкетирования и могут требовать инвазивных процедур.
Исследователи решили сделать упор на оценку сетчатки – структуру с выраженной васкуляризацией, диагностика которой основана на неинвазивных методах визуализации. Исследование сетчатки может стать новым инструментом в оценке системного сосудистого русла. При помощи технологий глубокого машинного обучения (deep learning) на примере фотографий глазного дна исследователям удалось разработать новый показатель сердечно-сосудистого риска – ретинальную разницу в возрасте (retinal age gap), которая может быть ассоциирована с индексом артериальной ригидности, который, в свою очередь, является важнейшим метаболическим показателем здоровья сердечно-сосудистой системы.
Исследование выполнено на базе биоданных Великобритании (UK Biobank) и включало более чем 500 тыс пациентов в возрасте 40-69 лет. Индекс артериальной ригидности оценивался по пульсовому кровенаполнению. В качестве сердечно-сосудистых исходов учитывались инфаркт миокарда или инсульт. Для машинного обучения использовались 19 тыс фотографий глазного дна 11 тыс пациентов.
Ретинальная разница в возрасте определялась как разница между «предсказанным» машинным обучением возрастом по фотографии глазного дна и истинным хронологическим возрастом. Увеличение этого показателя на 1 год статистически значимо ассоциировано с увеличением индекса артериальной ригидности и вероятностью сердечно-сосудистой катастрофы на 3% (отношение рисков, HR, 1,03, ДИ95% от 1,01 до 1,06, p = 0,012).
На настоящий момент исследование не опубликовано в журнале и находится на этапе рецензирования.
