Un nou tip de software AI ar putea identifica persoanele expuse riscului de anemie prin analiza ochilor.

Un nou tip de software AI ar putea detecta persoanele expuse riscului de anemie prin examinarea ochilor

Cercetătorii au lansat un sistem revoluționar capabil să utilizeze înregistrări video scurte ale ochiului pentru a evalua numărul de globule roșii din sângele unei persoane, fără a fi necesară recurgerea la metode invazive, precum înțepăturile. Această inovație utilizează un smartphone, deschizând astfel noi orizonturi în diagnosticarea anemiei și având potențialul de a transforma complet abordările tradiționale de screening medical.

Articolul detaliind această descoperire a fost publicat pe 8 aprilie 2026 în revista npj Digital Medicine. Rezultatele studiului, care a implicat 224 de participanți, au arătat o acuratețe deosebită, reușind să identifice anemia în peste 80% din cazuri, conform raportărilor prezentate de Live Science.

Cu toate acestea, cercetătorii subliniază că, deși acest sistem oferă perspective promițătoare, nu este încă pregătit să înlocuiască metodele tradiționale de recoltare a sângelui. Consideră că acest tool ar putea servi ca un prim pas în procesul de screening, alertând persoanele care necesită un test de sânge mai detaliat. Această abordare este deosebit de importantă în regiunile cu resurse limitate, unde accesul la laboratoare este adesea restricționat.

Un aspect notabil al acestui sistem este capacitatea sa de a permite monitorizarea continuă a stării de sănătate a pacienților. Aceasta face posibilă efectuarea de evaluări frecvente și non-invazive, fără a crea disconfort suplimentar pacienților implicați.

Dr. Christine Kiire, medic oftalmolog consultant la Oxford Eye Hospital și cercetător asociat în cadrul laboratorului de inteligență medicală artificială de la University College London, a subliniat utilitatea acestei inovații. Potrivit spuselor sale, sistemul poate identifica timpurie persoanele care necesită investigații suplimentare, facilitând monitorizarea pe termen lung a stării de sănătate.

Dr. Theodore Leng, oftalmolog și chirurg vitreo-retinian la Universitatea Stanford, a evidențiat relevanța metodei în situațiile în care testele de sânge repetate constituie o povară semnificativă pentru pacienți. Acesta a menționat aplicații practice în screeninguri ambulatorii, evaluări de sănătate la domiciliu și consultații periodice pentru pacienți cu afecțiuni medicale cronice, deși nu a fost implicat în studiul care a dezvoltat acest sistem.

În ciuda progreselor semnificative, experții avertizează că sunt necesare etape suplimentare pentru a asigura implementarea clinică a sistemului. Dr. Peter Campbell, oftalmolog la Universitatea de Sănătate și Știință din Oregon, a abordat aspectele care încă necesită o analiză aprofundată înainte ca tehnologia să devină accesibilă pe scară largă.

Cum funcționează acest sistem inovator? Cercetătorii utilizează o cameră de microscop cu o mărire de 50x pentru a captura videoclipuri de 10 secunde ale albul ochilor participanților la studiu. Programul Video-to-Vessels prelucrează aceste filmări, eliminând clipitul, mișcările involuntare ale ochilor și variațiile de lumină. Rezultatul acestui proces sunt imagini time-lapse ale vaselor de sânge din interiorul ochiului.

În continuare, un software de inteligență artificială denumit VesselNet, antrenat pe imagini ale vaselor de sânge corelate cu datele obținute din analizele standard de hemoleucogramă, evaluează nivelul de hemoglobină și numărul de globule roșii, studiem modelele fluxului celulelor sanguine. Această metodă este unică, concentrându-se pe imaginile suprafeței frontale a ochiului, fără a necesita echipamente costisitoare, făcând astfel posibilă utilizarea sa cu un smartphone.

Studiul a constat în testarea metodei pe 224 de participanți, incluzând pacienți cu afecțiuni hematologice și cancer, alături de voluntari sănătoși, la Centrul Medical Sheba din Israel. Comparând predicțiile referitoare la nivelul de hemoglobină cu rezultatele reale obținute din analizele de sânge standard, cercetătorii au constatat că sistemul a identificat corect nivelul scăzut de hemoglobină în aproximativ 83% din cazuri.