根据一项新的英国研究，人工智能算法可以预测患者（即使没有不健康的生活方式）是否有中风、心脏病发作或死于心脏病的风险。 如何？ 只需研究从眼睛扫描中获取的视网膜图像即可。
在眼球后部发现的薄层光敏组织可以自行揭示大量信息。
请看着我
对该主题的早期研究已经发现，视网膜图像可以准确地预测一个人的年龄和性别。 不仅如此：他们可以确定一个人是吸烟者、糖尿病患者还是其他可能导致死亡的疾病。
今天又增加了一个非常重要的评价参数。
这是可能的，因为 视网膜血管受血压影响，血压也是衡量心血管健康风险的重要因素。
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伦敦圣乔治大学的一组学者进行了他们认为是有史以来最大规模的人工智能应用于眼读的研究。研究结果发表在《英国眼科杂志》上， 我在这里。
研究人员使用了 70.000 多名患者的视网膜扫描。数据包含在两个大型数据库中，用于训练和测试 QUARTZ（视网膜血管拓扑和尺寸的定量分析），这是一个基于人工智能的系统，取得了优异的结果。而且包容性并不强，情况仍然如此：“敏感性分析限制了针对白人的模型开发和验证，”作者指出。
通过研究每个参与者的眼球图像和病史，QUARTZ 越来越多地将眼部扫描与冠心病、心脏病发作、心肌梗塞和中风联系起来。
底线：这些人工智能系统可以根据视网膜照片预测某人在未来五年内是否有死于心脏病的风险。
石英，优异的成绩
将 QUARTZ 的表现与 Framingham 风险评分 (FRS) 进行了比较，FRS 是一种用于预测十年内患心血管疾病几率的算法。
他已经证明他比他更准确。
眼部扫描将拯救我们（或至少预先警告我们）
研究人员认为，人工智能读取的视网膜扫描可用于临床环境，以评估患者的心血管健康状况，而无需进行血压测量或血液检查。
基于人工智能的血管测量风险预测是完全自动化、低成本、非侵入性的。最重要的是，它可以覆盖更高比例的人口。
英语学习的片段。
然而，不要指望验光师会很快开始提供眼部扫描心脏检查。在我们推出降低风险之前，有一些问题需要解决，而且这不是技术问题。
用眼部扫描诊断，有必要构建一个系统
的进展 诊断 应用于人工智能是非同寻常的，但它们也会产生后果。为了使该系统得到广泛应用并控制心血管危险因素，必须调整医疗保健系统。
您是否需要培训更多的眼科医生或放射科医生来解读结果？ 接下来会发生什么？ 患者将被转介给谁以及如何接受治疗？
这些问题和其他问题需要得到解答，才能成为预防心血管风险指南的一部分。
但在此之前，人工智能还需要更多的训练，它必须能够分析所有受试者的眼部扫描，而不仅仅是白人。
