扫描视网膜 AI知道心脏病的风险

据最新一期《自然机器智能》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常规去眼镜店或医院眼科就诊时留下的眼部扫描数据，识别出心脏病发作风险较高的患者。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包括心脏问题在内的更广泛血管疾病的指标。在这项由利兹大学领导的研究中，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，并识别出明年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。

领导这项研究的利兹大学计算医学教授亚历克斯弗兰基说：“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，经常用于许多眼镜店服务。自动筛查的结果是，患病风险高的人可以转诊到专家那里接受治疗。”

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。心室增大与心脏病风险增加有关。借助左心室估计大小及其泵血效率的信息，以及患者年龄、性别等基本人口统计学数据，AI系统可以预测患者未来12个月的心脏病发作风险。

目前，只有经过超声心动图或心脏磁共振成像等诊断测试，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这些测试，也增加了发达国家医疗保健的成本和等待时间。

利兹大学英国心脏基金会心血管影像学教授、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绝佳工具，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。”