一項由倫敦金斯頓大學的研究人員參與的新研究證實，支持人工智能的眼部掃描可用于快速準確地預測一個人是否有患心臟病的高風險。
這些發(fā)現(xiàn)可以為心血管篩查鋪平道路，通過使用相機更快速、更簡單地進行篩，而無需進行血液測試或血壓測量。
循環(huán)系統(tǒng)疾病，包括心血管疾病、冠心病、心力衰竭和中風，是全世界健康不良和死亡的主要原因，目前僅占英國死亡人數(shù)的四分之一。雖然存在多種風險框架，但這些框架并不總是能夠準確識別那些將繼續(xù)發(fā)展或死于循環(huán)系統(tǒng)疾病的人。
作為研究的一部分，金斯頓大學計算機視覺教授 Sarah Barman 和博士后研究員 Roshan Welikala 開發(fā)了人工智能 (AI) 算法，可以可靠地測量視網膜圖像上的特征，例如血管的寬度和它們的彎曲程度。
他們與來自倫敦大學圣喬治學院、Moorfields 眼科醫(yī)院的 NIHR 生物醫(yī)學研究中心和倫敦大學學院眼科研究所以及劍橋大學 MRC 流行病學部門的同事合作，證明這種支持 AI 的成像可以明確心血管疾病的風險疾病和中風，并作為血管健康傳統(tǒng)風險評分的替代預測生物標志物。該研究結果現(xiàn)已發(fā)表在英國眼科雜志上。
巴曼教授說： “通過這項研究，我們已經證明，眼科醫(yī)生可以在大街上例行進行的人工智能眼部掃描與衡量心血管風險的標準一樣好。”“每個去英國配鏡師的人都會接受眼部掃描，與需要全科醫(yī)生驗血的標準方法不同，這種類型的篩查只需要視網膜圖像和一些細節(jié)，比如年齡，病人是否吸煙以及一些有關其病史的問題。
“這種方法可以以非侵入性的方式對人群進行更廣泛的篩查，從而為那些被發(fā)現(xiàn)處于更高風險中的人提供早期預防性治療，具有相當大的潛力。”
研究人員開發(fā)了一種名為 QUARTZ 的全自動 AI 算法，以評估視網膜血管成像與已知風險因素一起預測血管健康和死亡的潛力。該算法可以在不到一分鐘的時間內評估單個視網膜圖像。
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