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研究人员说，一种扫描眼睛的人工智能工具可以在不到一分钟的时间内准确预测一个人患心脏病的风险。
根据世界上同类研究中规模最大的一项研究，这一突破可以让眼科医生和其他卫生工作者在大街上使用摄像头进行心血管筛查，而无需进行血液检查或血压检查。
研究人员发现，基于人工智能的视网膜静脉和动脉成像可以确定心血管疾病、心血管死亡和中风的风险。
他们说，该结果可能为无需在诊所进行的心脏病中高风险人群提供高效、非侵入性测试打开了大门。
他们的研究结果发表在英国眼科学杂志上。
该研究的主要作者 Alicja Rudnicka 教授告诉《卫报》：“这种人工智能工具可以在 60 秒或更短的时间内让人们知道他们的风险水平。” 她说，如果有人得知他们的风险高于预期，他们可以服用他汀类药物或提供另一种干预措施。
伦敦大学圣乔治统计流行病学教授鲁德尼卡在哥本哈根的一次健康会议上说：“它最终可能会改善心血管健康并挽救生命。”
循环系统疾病，包括心血管疾病、冠心病、心力衰竭和中风，是全世界健康不良和死亡的主要原因。 仅心血管疾病就是全球最常见的死亡原因。 仅在英国，它就占了四分之一的死亡人数。
虽然存在几种预测风险的测试，但它们并不总是能够准确识别那些将继续发展或死于心脏病的人。
研究人员开发了一种全自动人工智能工具 Quartz，以评估视网膜血管成像的潜力——加上已知的风险因素——来预测血管健康和死亡。
他们使用该工具扫描了 88,052 名年龄在 40 至 69 岁的英国生物银行参与者的图像。研究人员专门观察了视网膜动脉和静脉的宽度、血管面积和弯曲程度，以开发中风、心脏病发作和死亡的预测模型来自循环系统疾病。
随后，他们将模型应用于欧洲癌症前瞻性调查 (Epic)-诺福克研究的 7,411 名参与者的视网膜图像，这些参与者年龄在 48 至 92 岁之间。 Quartz 的性能与广泛使用的 Framingham 风险评分框架进行了比较。
每个人的健康平均被跟踪七到九年。 在男性中，他们的视网膜静脉和动脉的宽度、弯曲度和宽度变化被发现是循环系统疾病死亡的重要预测因素。 在女性中，动脉面积和宽度以及静脉曲度和宽度变化有助于风险预测。
人工智能工具利用了参与者的数据，包括任何吸烟史、治疗高血压的药物和以前的心脏病发作。
研究人员发现，Quartz 计算的视网膜数据与心血管疾病、死亡和中风显着相关，其预测性能与 Framingham 临床风险评分相似。
“支持人工智能的血管测量风险预测是全自动、低成本、非侵入性的，并且由于‘高街’的可用性以及血液采样或 [blood pressure measurement] 不需要，”研究人员写道。
未参与这项研究的邓迪大学的 Ify Mordi 博士和 Emanuele Trucco 教授在一篇相关社论中表示，人工智能眼科检查心脏健康的想法“肯定具有吸引力和直观性”。
他们补充说：“结果加强了几项类似研究的证据，即视网膜可以成为个性化医疗中 CVD 风险的有用且具有潜在破坏性的信息来源。”
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