El Hospital Universitario Infanta Leonor, parte de la red pública de salud en la Comunidad de Madrid, ha presentado los resultados de Aitheroscope, un innovador proyecto que utiliza inteligencia artificial para el análisis de imágenes de la retina con el fin de detectar aterosclerosis subclínica. Esta enfermedad arterial se manifiesta antes de que aparezcan síntomas clínicos, como infartos o accidentes cerebrovasculares, y puede desarrollarse de manera asintomática durante un largo periodo. Los hallazgos de Aitheroscope indican que una simple imagen del fondo de ojo puede ser clave para identificar a personas que padecen esta afección, incluso en ausencia de signos de enfermedad cardiovascular. La herramienta demostró una notable eficacia en la detección de esta patología, alcanzando una precisión de 0,80 al analizar únicamente las imágenes retinianas, cifra que aumentó a 0,86 al incorporar datos clínicos adicionales. A su vez, Aitheroscope identificó el 93,4% de los casos de aterosclerosis y ofreció un resultado negativo confiable en más del 90% de las situaciones.

Un aspecto sobresaliente del sistema es su efectividad en participantes más jóvenes y en aquellos con riesgos cardiovasculares considerados bajos o intermedios, donde las evaluaciones clínicas tradicionales tienden a subestimar la enfermedad vascular. Aitheroscope es el resultado de un esfuerzo colaborativo entre distintas especialidades del hospital, incluyendo Medicina Interna, Prevención de Riesgos Laborales y Oftalmología, y la participación de Horus ML, empresa responsable del desarrollo tecnológico que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este enfoque multidisciplinario integra conocimientos clínicos, ecografía vascular, imágenes retinianas y nuevas tecnologías. La técnica de retinografía no midriática, que se aplica en este proyecto, se caracteriza por su rapidez, facilidad y naturaleza no invasiva, permitiendo analizar el estado de las arterias a través de la inteligencia artificial, lo que convierte la retina en una «ventana» para detectar enfermedades cardiovasculares en etapas tempranas.

Con estos avances, el proyecto avanza hacia su integración en los circuitos asistenciales del hospital y su validación en diversas poblaciones y centros, además de realizar los trámites necesarios para su certificación. Los investigadores subrayan que el objetivo es que Aitheroscope se convierta en una herramienta accesible y escalable para el cribado sistemático de la aterosclerosis subclínica, con la aspiración de implementarse en hospitales y centros de salud. Esto facilitaría la identificación de individuos que podrían beneficiarse de evaluaciones más exhaustivas y de intervenciones terapéuticas en fases tempranas. Asimismo, se plantea que la introducción de estas herramientas podría transformar los métodos de prevención, moviéndose de enfoques basados únicamente en la estimación del riesgo futuro a estrategias que permitan detectar de manera anticipada la presencia real de enfermedades vasculares antes de que los síntomas aparezcan. El análisis de imágenes retinianas mediante inteligencia artificial se considera una estrategia no invasiva y escalable, especialmente beneficiosa para aquellos cuya valoración de riesgo puede ser inadecuada utilizando métodos convencionales.

Foto: @Comunidad de Madrid