扫描视网膜，AI可知心脏病风险
通过视网膜扫描了解心脏的健康状况(示意图)。图片:利兹大学官网
据刚刚一期《自然机器智能》(Nature Machine Intelligence)杂志报道，英国研究人员开发了一种人工智能(AI)系统，该系统可以通过分析在例行访问眼镜店或医院眼科时留下的眼部扫描数据来识别心脏病发作风险高的患者。AI系统的识别准确率在70%-80%之间，可以作为心血管疾病筛查的二次转诊机制。
视网膜微血管的变化是更广泛的血管疾病的指标，包括心脏问题。在这项由利兹大学***的研究中，研究人员利用深度学习技术训练AI系统自动读取视网膜扫描数据，并识别出未来一年内可能患有心脏病的人。深度学习是一系列复杂的算法，使计算机能够识别数据中的模式并做出预测。
***这项研究的利兹大学计算医学教授亚历克斯·弗兰基(Alex Frangi)说:“这项技术有可能彻底改变心脏病筛查。视网膜扫描相对便宜，并经常用于许多眼科服务。由于自动筛查，具有高患病风险的人可以被转介到专科医生那里接受治疗。”
英国生物银行为这项研究提供了数据。在深度学习的过程中，AI系统分析了5000多人的视网膜扫描和心脏扫描数据。人工智能系统确定了视网膜病变和患者心脏变化之间的关系。
一旦学习了图像模式，AI系统就可以仅通过视网膜扫描来估计左心室(心脏四个腔室之一)的大小和泵送效率。心室扩大与心脏病风险增加有关。在有关左心室估计大小及其泵送效率的信息以及患者年龄和性别等基本人口统计数据的帮助下，AI系统可以预测他们在未来12个月内心脏病发作的风险。
目前，只有在超声心动图或心脏磁共振成像等诊断性检查后，才能确定患者左心室大小和泵血效率的详细信息。这些诊断测试通常非常昂贵，只能在医院使用，这使得医疗保健系统资源较少的国家的人们无法获得它们，也增加了发达国家医疗保健的成本和等待时间预测（数据为往年仅供参考）。
利兹大学英国心脏基金会心血管成像教授、这篇研究论文的作者之一Swing Prehn说:“AI系统是解决自然界复杂模式的***工具，我们发现的与心脏变化相关的视网膜变化的复杂模式只是其中之一。”(记者张)据
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