得益于视网膜血管和人工智能，心脏病发作、预测和预防
视网膜血管可以帮助预测心脏病发作的风险。 基于人工智能的筛选系统经过测试
看眼见心。 科学家们开发了一种人工智能 (Ai) 系统，可以分析在正常拜访眼科医生或配镜师时进行的扫描，并识别心脏病发作高风险的患者。
视网膜血管和心脏病发作的可能性：利兹大学的研究
没有魔法：研究人员意识到，视网膜微小血管的变化预示着更广泛的血管疾病，包括心脏问题。
在这项由利兹大学（英国）进行的研究中，使用了一组称为“深度学习”的复杂算法来“训练”人工智能系统自动读取视网膜扫描图并识别那些在明年可能会心脏病发作。
准确度：70/80%
在科学杂志《自然机器智能》的一篇文章中，研究人员报告说，人工智能系统的准确率达到了 70% 到 80%。
在视网膜扫描分析中使用深度学习可能会改变我们筛查心脏病早期征兆的方式。
Alex Frangi 教授， 椅子 利兹大学计算医学博士和艾伦图灵研究所的图灵研究员监督了这项研究并指出：“心血管疾病，包括心脏病发作，是全球早逝的主要原因，也是英国的第二大杀手。
这项新技术可能会证明是革命性的，因为视网膜扫描费用低廉，并且在多种眼科诊所中经常进行。
作为一个自动结果，有生病风险的患者会被转介给心血管问题专家。 此外，扫描还可用于跟踪心脏病早期征兆的进展。
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研究眼部视网膜，旨在预防心脏病发作
来自世界各地的科学家合作开展了利兹研究，而英国生物银行提供了数据。
英国研究人员之一克里斯·盖尔 (Chris Gale) 指出，使用这种人工智能工具，“我们可以更早地开始对任何心血管疾病进行预防性治疗”。
在深度学习过程中，AI 系统分析了 XNUMX 多人的视网膜和心脏扫描，并确定了视网膜病理与患者心脏变化之间的关联。
作者解释说，同一个人工智能系统可以通过视网膜扫描计算出左心室（心脏的四个腔室之一）的大小和泵送效率。
扩大的心室与心脏病风险增加有关。
随着这些数据扩展到其他患者特征，包括年龄和性别，人工智能系统能够预测未来 12 个月内心脏病发作的风险。
通常通过心脏的超声心动图或磁共振成像获得患者左心室泵血的程度和充分性。
然而，这些诊断技术可能很昂贵或无法获得。
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梗死、视网膜血管和血管状态
米兰蒙齐诺心脏病学研究所心律失常学系主任克劳迪奥·通多教授在评论利兹大学的研究时说，这并不是什么新鲜事。
“至少，对视网膜水平血管状态的评估并不能表明存在血管病变，或者至少不能表明个体可能被认为有患心脏病和/或血管病变的风险”。
他继续解释说：“视网膜血管可以实时评估，并指示受试者的血管状况。
这项利兹研究再次证明了人工智能如何帮助医生改进预防措施和预测治疗策略，以及实施大规模心血管预防措施。
AI很好，但需要医生的解读
Tondo 教授发出警告：“但是要小心，因为视网膜血管的解剖结构与心脏冠状血管不同，因此从视网膜血管分析中推导出的数据必须与其他临床变量相结合，例如熟悉程度、生活方式和饮食以建立有效的预防算法。
此外，在已经发生心血管事件的患者身上测试人工智能算法，看看它是否能充分表明心血管风险，这将很有趣。
结论包括一个强制性警告：“人工智能的应用将在医学和心血管领域变得越来越‘常规’，但解释必须留给该领域的专家，即医生，而不是工程师和/或计算机科学家。
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