Il rischio cardiovascolare valutato con l’AI sull’imaging del fondo oculare

 

Un nuovo sistema di intelligenza artificiale (AI), denominato CLAiR, ha valutato il rischio cardiovascolare sulla base delle immagini del fundus oculi acquisite durante esami oculistici di routine.
Al riguardo, un nuovo studio presentato nel corso della sessione scientifica annuale dell’American College of Cardiology, a New Orleans, ha dimostrato una forte correlazione dell’analisi AI con la valutazione standard del rischio cardiovascolare (1,2).

Lo studio di Stanford
L’indagine vede come primo autore Michael V. McConnell, MD, clinical professor of medicine alla Stanford University, California, e ha previsto l’arruolamento di 874 partecipanti di età compresa tra 45 e 75 anni che non assumevano terapie per l’iperlipidemia né si conosceva la presenza di un’eventuale aterosclerosi.

I risultati
Su ogni partecipante è stato eseguito un imaging retinico standard e il sistema CLAiR ha analizzato le immagini per identificare i soggetti che avevano una probabilità pari o superiore al 7,5% di sviluppare malattie cardiache o ictus nei successivi 10 anni (la soglia utilizzata per avviare i pazienti all’assunzione di statine). È stato inoltre utilizzato il metodo standard di stima del rischio di ASCVD per individuare i partecipanti compresi nella categoria di rischio a 10 anni del 7,5% e confrontare i risultati con quelli ottenuti con il sistema CLAiR. A tal fine, sono stati raccolti dati relativi a età, sesso, abitudine al fumo, pressione arteriosa e colesterolemia dei partecipanti durante la stessa visita clinica.

Complessivamente, il 26% dei partecipanti ha mostrato un punteggio di rischio di ASCVD a 10 anni pari o superiore a 7,5% utilizzando il metodo standard di stima del rischio. Il sistema CLAiR, che ha ricevuto la designazione di Breakthrough Device da parte della FDA, ha confermato questi risultati, identificando correttamente i casi positivi nel 91,1% dei casi (sensibilità) e i casi negativi nell’86,2% dei casi (specificità).

Non in sostituzione della valutazione standard
“Questo approccio – chiarisce McConnell, che è anche chief health officer della Toku, la compagnia che ha creato CLAiR – non sostituirebbe la valutazione standard del rischio cardiovascolare, ma rappresenta un potenziale strumento per aumentare la consapevolezza, soprattutto tra le persone che dovrebbero sottoporsi a cure preventive ma che non hanno ancora ricevuto una valutazione approfondita. Affinché i pazienti ne traggano beneficio, dobbiamo implementare percorsi chiari che colleghino l’aumento del rischio rilevato durante l’esame oculistico all’accesso al medico e, in definitiva, alla terapia preventiva basata sulle linee guida”.

Un promettente filone di ricerca
L’indagine di Stanford non è certamente la prima ad aver studiato l’impiego dell’AI sulle immagini del fondo dell’occhio in relazione al rischio cardiovascolare. L’anno scorso una review effettuata su 21 studi precedenti stabiliva, secondo gli autori, un quadro di riferimento per accelerare la qualificazione regolamentare e l’adozione clinica dell’AI sulle immagini della vascolatura retinica concludendo che “ha il potenziale per complementare e aumentare i tradizionali paradigmi per la valutazione del rischio cardiovascolare” (3).

Riferimenti

1. American College of Cardiology, 30 marzo. With Help from AI, Eye Images Offer Window into Cardiovascular Risk. https://www.acc.org/about-acc/press-releases/2026/03/30/16/17/with-help-from-ai-eye-images-offer-window-into-cardiovascular-risk
2. American College of Cardiology, 30 marzo. CLAiR System: Can AI Reliably Assess CV Risk From Retinal Images? https://www.acc.org/latest-in-cardiology/articles/2026/03/25/21/27/mon-1045am-ai-analysis-acc-2026
3. Kamalzadeh H et al. Through the eye to the heart: a scoping review of artificial intelligence in retinal imaging for cardiovascular disease assessment. BMC Medical Informatics and Decision Making (2025) 25:453 https://doi.org/10.1186/s12911-025-03300-4