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作者：Ashley
導讀：在眼鏡店或眼科診所看眼睛時就能識別心臟病？近期研究表明，視網膜影象上的生物標誌物與心臟功能相關，深度學習技術被用來訓練AI系統自動讀取視網膜掃描，結果表明，可以從每個眼鏡店和眼科診所可用的視網膜成像中識別未來可能的心臟問題。
科學家們開發出了一種人工智慧(AI)系統，可以分析在眼鏡店或眼科診所常規就診時拍攝的眼部掃描，並識別心臟病發作高風險的患者。
醫生已經瞭解到，視網膜中微小血管的變化是更廣泛血管疾病的指標，包括心臟的問題。
在由利茲大學領導的研究中，深度學習技術被用來訓練AI系統自動讀取視網膜掃描，並識別那些在接下來的一年中，有可能心臟病發作的人。
深度學習是一系列複雜的演算法，使計算機能夠識別資料中的模式並做出預測。
研究人員在《Nature Machine Intelligence》雜誌上發表的“Predicting myocardial infarction through retinal scans and minimal personal information”文章中指出，AI系統的準確率在70%到80%之間，可以作為深入心血管調查的第二個轉診機制。
在視網膜掃描的分析中使用深度學習可以徹底改變患者定期篩查心臟病體徵的方式。
Alex Frangi教授是利茲大學計算醫學Diamond Jubilee主席，也是阿蘭圖靈研究機構研究員，他監督了這項研究。他說，“包括心臟病發作在內的心血管疾病是全球早期死亡的主要原因，也是英國的第二大殺手。這在世界範圍內造成了慢性的不健康和痛苦。”
“這項技術打開了徹底改變心臟疾病篩查的可能性。視網膜掃描相對便宜，在驗光中常規使用。作為自動篩查的結果，患病風險高的患者可以轉診至心臟專科服務。”
“掃描也可以用來追蹤心臟病的早期跡象。”
該研究涉及來自利茲大學的科學家、工程師和臨床醫生；利茲教學醫院的NHS信託；約克大學；中國科學院寧波慈溪生物醫學成像研究所；法國蔚藍海岸大學的全球合作；美國國立衛生研究院的國家生物技術資訊中心和國家眼科研究所；比利時的魯汶大學。
英國生物樣本庫（UK Biobank）為本研究提供了資料。
Chris Gale是利茲大學心血管醫學教授，利茲教學醫院NHS信託的心臟病學顧問，是研究論文的作者之一。
他說：“AI系統有可能識別出參加常規眼部篩查的個體，這些個體未來患心血管疾病的風險更高，由此可以更早地開始預防性治療，以預防過早的心血管疾病。”
深度學習
在深度學習過程中，AI系統分析了5000多人的視網膜掃描和心臟掃描。AI系統確定了視網膜的病理與患者心臟變化之間的關聯。
一旦瞭解到影象模式，AI系統就可以僅透過視網膜掃描來估計心臟四腔室之一左心室的大小和泵血效率。心室增大與心臟病風險增加相關。
透過左心室的估計大小和泵血效率的資訊結合患者年齡和性別的基本人口統計學資料，AI系統可以預測他們在隨後12個月內心臟病發作的風險。
目前，關於患者左心室大小和泵血效率的細節只有在有心臟超聲檢查或心臟磁共振成像等診斷試驗的情況下才能確定。這些診斷檢測可能價格昂貴，並且通常僅在醫院環境中可用，使得資源匱乏的醫療系統國家的人們無法獲得這些檢測——或者在發達國家不必要地增加醫療成本和等待時間。
該研究論文的作者之一、利茲大學英國心臟基金會心血管成像教授Sven Plein說：“AI系統是解開自然界中存在的複雜模式的極好工具，這就是我們在這裡發現的——視網膜變化與心臟變化相關的錯綜複雜的模式。”
參考資料：
https://medicalxpress.com/news/2022-01-eye-window-heart-disease.html
注：本文旨在介紹醫學研究進展，不能作為治療方案參考。如需獲得健康指導，請至正規醫院就診。
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