心脏病是美国成年人的第一大死因。肥胖或糖尿病等疾病会增加一个人患心脏病的风险，而验血或血压测量可以更好地估计一个人患心脏病的可能性。可能很快就会有一种更简单的方法来预测心脏病风险：通过扫描你的眼睛。
本月发表在《英国眼科杂志》上的一篇论文描述了一种使用视网膜血管成像技术进行快速、经济实惠的心血管筛查的方法——即眼睛后部血管的照片。为此目的开发的人工智能软件分析眼睛的快照。患者甚至不必去他们的医生办公室进行筛查；他们可以简单地发送他们眼睛的图像。
与现有方法相比，开发该软件的团队强调了它的便利性和可负担性。 “基于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[血压测量]，有可能覆盖社区中更高比例的人口不需要，”他们在论文中写道。
心灵之窗
视网膜是眼睛后部的组织，可将光转换为电脉冲，然后通过视神经将电脉冲发送到大脑。它包含数百万个称为视杆细胞（用于夜视）和视锥细胞（用于色觉）的细胞，它们依靠血管网络不断为它们提供营养和氧气。
除了保持视网膜功能外，这些血管还可以作为进入身体其他部位——甚至是心脏的窗口。科学家们发现狭窄的视网膜动脉和血管曲折（即弯曲）等特征与高血压、高血压和心血管疾病之间存在关联。
“一百多年来，医生们已经知道你可以通过眼睛看到糖尿病和高血压的迹象，”与该研究无关的眼科和人工智能分析研究员 Pearse Keane 告诉The Verge 。 “但问题在于人工评估：人类专家对船只的人工描绘。”不过，机器学习算法并没有那么困难。
心肺数据
该团队将他们的软件命名为 QUARTZ，这是“视网膜血管拓扑和大小的定量分析”的缩写。他们使用来自英国生物银行的 88,000 多人（40 至 69 岁）的眼睛图像对 AI 进行了训练。该团队分析了视网膜动脉和静脉的宽度和曲折度，以开发中风、心脏病发作和循环系统疾病死亡的预测模型。
然后，他们使用 QUARTZ 分析了另外 7,411 名年龄在 48 至 92 岁之间的人的视网膜图像，并将这些数据与他们的健康史信息（如吸烟、他汀类药物使用和以前的心脏病发作）相结合，以预测他们患心脏病的风险。参与者的健康状况被跟踪了七到九年，并将他们的结果与弗雷明汉风险评分(FRS) 的预测进行了比较。
FRS 是估计心脏病风险的常用工具，它查看年龄、性别、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、吸烟习惯和收缩压，以估计某人在给定时间跨度内（通常为 10）患心脏病的概率到 30 岁。
QUARTZ 团队将他们的数据与 10 年 FRS 预测进行了比较，并表示该算法的准确性与传统工具的准确性相当。
人工智能成为诊断工具还需要一段时间；将需要进一步的临床试验和监管批准，以及将其数据转化为临床实践的更清晰的方法。
同时，很有希望知道这样的工具正在开发中。与弗雷明汉风险评估一样，QUARTZ 可以通过帮助确定某人何时应该尝试降低血压或胆固醇的药物来进行预防性使用。
一位未参与这项研究的医生和教授的联合社论是乐观的。 “视网膜是唯一允许对脉管系统进行非侵入性直接可视化的位置，可能提供丰富的信息来源，”他们写道。 “这些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心血管疾病风险的有用且具有潜在破坏性的信息来源。”
图片来源：来自Pixabay的Gerd Altmann