医疗AI应用又获新进展 照眼睛就能预判心脏病?
英国利兹大学研究小组的一项新成果登上国际学术顶刊 Nature 的子刊 Nature Machine Intelligence。研究人员开发了一种 AI系统，该系统通过深度学习算法来训练，可以分析视网膜扫描图像中的心脏病发作迹象，识别准确率在 70%-80% 之间。
AI 系统可以自动读取视网膜图像扫描，预测未来一年中该患者是否有心脏病发作的风险，并且眼部扫描的图像在一般配镜师或眼科诊所中就能获得。AI系统可以自动读取视网膜图像扫描，预测未来一年中该患者是否有心脏病发作的风险，并且眼部扫描的图像在一般配镜师或眼科诊所中就能获得。
这项研究，由利兹大学领导联合中科院宁波慈溪生物医学工程研究所、英国约克大学、法国蔚蓝海岸大学等研究人员进行的，所制成的AI系统可以自动筛查视网膜图像，甚至还可以预测一年内心脏病风险!
最近的研究表明，视网膜图像上的视网膜血管密度或弯曲度等生物标记物与心功能相关，并可能预示着患者的心脏病发作风险。
包括心脏病在内的心血管疾病，是全球早期患者死亡的主要原因，也是英国的第二大疾病杀 手。而这项研究可能会改变我们筛查和追踪心脏病早期症状的方式。
视网膜AI辅助诊断心脏病的系统一旦普及，就可以用于眼镜店、眼科诊所的自动筛查，有高患病风险的患者就可以及时发现，并转诊给心脏病领域的专科医生。
如此一来，那些参加常规眼科筛查的人，未来患心血管疾病的风险更高。视网膜AI系统识别可以更早地开始预防性治疗，以防范心血管疾病。
这个“机灵”的AI系统还会深度学习，它使用来自英国生物银行的数据进行训练，分析了5000多人的视网膜扫描和心脏扫描图像，已确定患者视网膜病理与心脏变化之间的关系。
在学习了图像模型后，该系统就可以仅通过视网膜扫描来估计左心室的大小和泵送效率。这5000个人的左心室大小变化及其泵送频率的信息，与患者的年龄、性别等基本数据统一起来，AI系统就可以预测他们在未来12个月内心脏病发作的风险。
仅仅靠视网膜变化+基本人口信息，就能判断心脏病风险，AI系统的使用能大大降低心脏病诊断测试的未来成本。
诚然，这项研究中也存在局限性。目前来说，上述测试的限制较多，只能在医院中测试并且成本较高。因此，在不发达或医疗保健资源较少的地区，他们的患者医疗成本和等待时间可能会很长。
研究人员称，使用视野较小的视网膜图像，或不包含黄斑和视盘的图像可能会影响该方法的性能。同样，对比度、照明和图像质量的变化也会显著影响结果。以及，有效的数据集对于将正在开发的解决方案转化为实际临床应用至关重要，这将是研究人员未来工作的主题。
近年来，医疗AI赛道涌现了多项突破性成就，尤其在视网膜辅助诊断领域。除利兹大学的视网膜诊断心血管疾病，我国广州中山大学中山眼科中心的系统可识别糖尿病、高血压等全身性疾病;国内视网膜影像AI创企鹰瞳科技的算法能识别55种健康风险……
视网膜AI辅助诊断系统，能够将医疗场景进一步扩大，适用于眼科诊所、眼镜店等常见区域，降低医疗成本，更快发现突发性疾病。视网膜AI辅助诊断系统将进一步促进AI技术普惠。
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