基于人工智能的眼部检查可以快速预测心脏病的风险

科学家开发了一种人工智能工具，可以在不到一分钟的时间内发现心脏问题的早期征兆。

它的工作原理是扫描和测量眼睛后部微小动脉和静脉的厚度，这些动脉和静脉被认为是心脏健康的关键信息。

根据这项研究，这项研究可以使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，而不需要进行血液测试或血压检查。

该研究团队表示，这一结果可能为一种高效、非侵入性测试“打开了大门”，这种测试可以用于中、高危心脏病患者，而无需在诊所进行。

该研究的主要作者Alicja Rudnicka教授说:“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。”“如果有人知道他们的风险高于预期，医生可以给他们开他汀类药物或提供其他干预措施。”

伦敦大学圣乔治分校的统计流行病学教授Rudnicka在哥本哈根的一次健康会议上说:“它最终可能改善心血管健康，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，是全世界健康不佳和死亡的主要原因。心血管疾病(CVD)是全球最常见的死亡原因——仅在英国就占死亡人数的四分之一。

健康专家强调，虽然存在一些预测风险的测试，但这些测试并不总是能够准确地确定谁将患心脏病或死于心脏病。

为了解决这个问题，研究人员开发了一种全自动的人工智能工具Quartz，来评估视网膜血管成像的潜力，以及已知的风险因素，从而预测血管健康和死亡。

他们使用该工具扫描了年龄在40到69岁之间的88052名英国生物银行参与者的图像。研究小组专门研究了视网膜中动脉和静脉的宽度、血管面积和弯曲程度，以开发中风、心脏病发作和循环系统疾病死亡的预测模型。

随后，他们将这些模型应用于7411名年龄在48岁至92岁之间的欧洲癌症前瞻性调查(Epic)-诺福克研究参与者的视网膜图像。

他们将Quartz的表现与广泛使用的弗雷明汉风险评分框架(Framingham risk score framework)进行了比较，弗雷明汉风险评分框架用于评估个体发生心血管疾病的几率或可能性。他们还对每个人的健康状况进行了平均7到9年的跟踪调查。

研究人员发现，在男性中，视网膜中静脉和动脉的宽度、弯曲度和宽度变化是循环系统疾病死亡的重要预测指标。在女性中，动脉面积和宽度以及静脉弯曲和宽度的变化有助于风险预测。

这款人工智能工具利用了参与者的数据，包括吸烟史、治疗高血压的药物史和心脏病发作史。

研究人员发现，Quartz计算的视网膜数据与心血管疾病、死亡和中风显著相关，与弗雷明汉临床风险评分的预测性能相似。

研究人员写道:“人工智能血管测量风险预测是自动化的、低成本的、非侵入性的，而且由于‘商业街’的可用性以及不需要血液取样或(血压测量)，有可能覆盖社区中更高比例的人口。”

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