Naukowcy opracowali system, który potrafi wykryć anemię na podstawie krótkiego nagrania oka. Żadnego pobierania krwi, żadnej igły. Wystarczy 10 sekund przed kamerą i algorytm o nazwie VesselNet robi resztę. Brzmi jak science fiction, ale badanie właśnie ukazało się w prestiżowym „npj Digital Medicine” i wyniki są na tyle obiecujące, że trudno je zignorować.
Kluczowe fakty:
- System VesselNet wykrywa anemię na podstawie 10-sekundowego nagrania białka oka przy użyciu kamery mikroskopowej z powiększeniem 50x, bez konieczności pobierania krwi.
- Algorytm oparty na zmodyfikowanej architekturze ConvNeXt analizuje naczynia krwionośne oka i szacuje poziom hemoglobiny oraz czerwonych krwinek za pomocą mechanizmu cross-attention.
- Białko oka zawiera bardzo mało pigmentu i wygląda podobnie u wszystkich ludzi niezależnie od karnacji, co eliminuje błędy diagnostyczne związane z kolorem skóry, występujące w innych metodach bezinwazyjnych.
Anemia to jeden z największych problemów zdrowotnych na świecie. Dosłownie. Choroba dotyka blisko 2 miliardy ludzi globalnie, więcej niż cukrzyca i depresja razem wzięte. Według danych WHO anemią dotkniętych jest 40% wszystkich dzieci w wieku 6-59 miesięcy, 37% kobiet w ciąży i 30% kobiet w wieku 15-49 lat. A mimo to diagnostyka od dziesięcioleci wygląda tak samo: igła, próbka krwi, laboratorium, wynik za kilka godzin lub dni.
Może nie będzie tak wyglądać wiecznie.
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
VesselNet patrzy tam, gdzie nie patrzy lekarz
Zespół badaczy stworzył dwuetapowy pipeline. Najpierw działa oprogramowanie Video-to-Vessels. Używa kamery mikroskopowej rejestrującej 10-sekundowe nagrania białka oka przy powiększeniu 50x. Specjalny algorytm oczyszcza materiał z mrugnięć, ruchów gałki ocznej i zmian oświetlenia, tworząc precyzyjne przekroje naczyń krwionośnych w czasie.
Potem wkracza VesselNet. To wieloinstancyjna sieć regresyjna oparta na zmodyfikowanym szkielecie ConvNeXt, która koduje każde naczynie osobno, łączy dane o grubości naczyń przez mechanizm cross-attention i na tej podstawie przewiduje poziom biomarkerów krwi. Mówiąc prościej: model „czyta” przepływ krwi w oku i na tej podstawie szacuje poziom hemoglobiny oraz czerwonych krwinek.
Dlaczego oko? I dlaczego akurat jego biała część? Inne metody bezinwazyjne bywają zaburzone przez kolor skóry, co czyni je mniej dokładnymi dla osób o ciemnej karnacji. Białko oka zawiera bardzo mało pigmentu i wygląda podobnie u wszystkich ludzi, niezależnie od pochodzenia. To ważna obserwacja, szczególnie jeśli myślimy o globalnym zasięgu takiego narzędzia.
Skuteczność na poziomie ponad 80%
W badaniu na 224 uczestnikach VesselNet osiągnął wartość AUC (pole pod krzywą ROC) na poziomie 82,8% przy wykrywaniu anemii na podstawie poziomu hemoglobiny. Ponad 80 przypadków na 100 zdiagnozowanych poprawnie. Czy to dużo? Zależy, z czym porównywać.
To porównywalne z istniejącymi bezinwazyjnymi urządzeniami do pomiaru hemoglobiny. Ale nadal za mało, żeby samodzielnie decydować o transfuzji czy doborze leków. Badacze sami to przyznają i w tym widzę uczciwe podejście do własnej pracy.
Powiem szczerze: ta technologia mnie fascynuje, ale zachowuję spokój. 80% skuteczność to dobry punkt startowy, nie gotowy produkt medyczny. Widzę tu dwie strony. Z jednej: przełomowy potencjał dla krajów rozwijających się, gdzie brakuje laboratoriów, sprzętu i wykwalifikowanego personelu. Możliwość szybkiego przesiewu milionów ludzi bez jednej igły. Z drugiej: ryzyko, że ktoś zbyt wcześnie uwierzy w tę technologię i na jej podstawie podejmie decyzje zdrowotne, które powinny być oparte na twardych danych laboratoryjnych. Pytanie, które mnie nurtuje: kto będzie kontrolował wdrożenie i jak szybko branża medtech rzuci się na komercjalizację, zanim badania na większych grupach zostaną ukończone?
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Gdzie to może działać
Naukowcy wyraźnie wskazują konkretne grupy pacjentów, którym ta technologia mogłaby naprawdę pomóc:
- pacjenci onkologiczni wymagający regularnego monitorowania
- osoby dializowane, u których kłucie jest uciążliwe i bolesne
- dzieci, u których częste pobieranie krwi jest problematyczne
- regiony świata bez dostępu do laboratoriów diagnostycznych
Ten ostatni punkt jest najciekawszy strategicznie. WHO w raporcie z 2025 roku alarmuje, że tylko 18 krajów, czyli 10% wszystkich państw, wykazuje postęp w realizacji celu ograniczenia anemii o 50% do 2030 roku. Świat wyraźnie nie jest na dobrej drodze. Narzędzie, które można uruchomić na smartfonie bez laboratorium, mogłoby zmienić ten obraz.
Jeszcze nie smartfon, ale kierunek jest jasny
Na razie do badania potrzebna jest specjalistyczna kamera mikroskopowa. Ale badacze wprost piszą, że skupienie się na przedniej części oka, a nie siatkówce, otwiera drogę do urządzeń konsumenckich. Smartfon z odpowiednią nakładką optyczną. Może niedaleka przyszłość, może kilka lat badań.
Są też ograniczenia, które trzeba nazwać. Choroby oczu, takie jak zapalenie spojówek czy zespół suchego oka, mogą zaburzać obraz naczyń i fałszować wyniki. Uzyskanie ostrego obrazu wymaga precyzyjnego ustawienia pacjenta. I wreszcie: model trenowano na 224 osobach. To niewielka kohorta jak na urządzenie diagnostyczne.
Zespół planuje rozszerzyć badania na większe i bardziej zróżnicowane grupy. Kod VesselNet jest dostępny na GitHubie na licencji MIT, co oznacza, że każdy badacz może go sprawdzić, rozwinąć i zakwestionować.
Tak właśnie powinna wyglądać nauka.
