人工智能视网膜血管网络成像可以预测心血管疾病和死亡

发表在《柳叶刀》杂志在线上的一项研究发现，视网膜静脉和动脉网络的人工智能成像可以准确预测心血管疾病和死亡，而不需要血液测试或血压测量英国眼科学杂志．

因此，研究人员认为，它为一种高效、非侵入性的循环系统疾病中高危人群筛查铺平了道路，而这种筛查无需在诊所进行。

循环系统疾病,包括心血管病，冠心病心脏病、心力衰竭和中风是世界范围内健康不佳和死亡的主要原因，仅在英国死亡人数中就有四分之一。

研究人员说，虽然存在一些风险框架，但这些框架并不总是能够准确地识别那些将继续发展为循环系统疾病或死于循环系统疾病的人。先前发表的研究表明，视网膜(眼睛的接收和组织部分)的微小静脉和动脉(小动脉和小静脉)的宽度视觉信息-可提供循环系统疾病的准确早期指标。但目前尚不清楚这些发现是否始终适用于男性和女性。

因此，研究人员开发了一种全自动人工智能(AI)支持的算法(视网膜血管拓扑和大小定量分析，简称QUARTZ)，以开发模型来评估视网膜血管成像的潜力风险因素来预测血管的健康和死亡

他们将QUARTZ应用于视网膜图像从年龄在40-69岁的88052名英国生物银行参与者中，专门观察视网膜中小动脉和小静脉的宽度、血管面积和弯曲度(弯曲度)，以开发中风、心脏病发作和循环系统疾病死亡的预测模型。

随后，他们将这些模型应用于年龄在48-92岁的7411名欧洲癌症前瞻性调查(EPIC)诺福克研究参与者的视网膜图像。将QUARTZ的性能与广泛使用的Framingham风险评分框架分别或联合进行比较。

对所有参与者的健康状况进行了平均7至9年的跟踪，在此期间，64144名英国生物银行参与者(平均年龄56岁)中有327人死于循环系统疾病，5862名EPIC-Norfolk参与者(平均年龄67岁)中有201人死于循环系统疾病。

在男性中，小动脉和静脉宽度、弯曲度和宽度变化是循环系统疾病死亡的重要预测因素。在女性中，小动脉和静脉面积和宽度以及静脉弯曲度和宽度的变化有助于风险预测。

视网膜血管系统对循环系统疾病的预测作用死亡与吸烟，药物相互作用治疗高血压以及之前的心脏病发作。总的来说，这些基于年龄、吸烟、病史和视网膜脉管系统的预测模型，在高危人群中捕获了一半到三分之二的循环系统疾病死亡病例。

视网膜血管系统模型在英国生物库男性中多捕获了约5%的中风病例，在英国生物库女性中多捕获了8%的中风病例，在高危的EPIC-Norfolk男性中多捕获了3%的中风病例，但在EPIC-Norfolk女性中少捕获了近2%的中风病例。Framingham风险评分在高危人群中捕获了更多的心脏病发作病例。

在Framingham风险评分中加入视网膜血管系统对中风或心脏病发作的预测影响甚微。但研究人员说，基于年龄、性别、吸烟史、病史和视网膜血管系统的更简单的非侵入性风险评分与弗雷明汉风险评分一样，而且不需要验血或测量血压。

他们承认，这两组研究参与者的生活方式都比其他地理位置相似的中年人更健康，而且大多数是白人。但这是最大的以人群为基础的视网膜血管系统研究预测模型他们解释说，在大量的人身上进行了外部验证。

研究人员指出，视网膜成像在英国和美国已经是普遍的实践，他们总结道:“人工智能血管测量风险预测是完全自动化的，成本低，无创，有潜力达到社区中更高比例的人口，因为‘高街’可用性和不需要血液采样或(血压测量)。”

他们继续说:“(视网膜血管)是一种微血管标记物，因此比(心脏病发作)更能预测循环死亡率和中风，(心脏病发作)更大血管，可能女性除外。”

“在一般人群中，它可以作为一种非接触形式的全身血管健康检查，对那些循环系统死亡的中高危人群进行分诊，以便进行进一步的临床风险评估和适当的干预。”

例如，他们建议，在英国，它可以包括在初级保健NHS健康检查的41-74岁的人。

在一篇相关的社论中，dr。苏格兰邓迪大学的Ify Mordi和Emanuele Trucco解释说，利用视网膜血管系统的变化来告知总体心血管风险“当然有吸引力和直观”，但还没有成为常规临床实践的一部分。

“以这种方式使用视网膜筛查可能需要大量增加眼科医生或其他受过培训的评估人员的数量，”他们建议，并问:哪个专业将承担预防治疗的责任和额外的工作量:眼科医生、心脏病专家，还是初级保健从业人员?

他们总结说:“现在需要的是眼科医生、心脏病医生、初级保健医生和计算机科学家共同合作，设计研究，以确定使用这些信息是否能改善临床结果，如果是这样，就与监管机构、科学协会和医疗保健系统合作，优化临床工作流程，并在日常实践中实现实际实施。”

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