心脏病的风险可以通过简单的眼睛测试通过人工智能预测算法,研究发现

人工intelligence-enabled眼睛扫描可以用来迅速和准确地预测一个人是否患心脏病的风险高,一项新研究涉及来自伦敦金斯顿大学的研究人员已经建立了。

这些发现铺平了道路心血管筛查更快地完成,只需使用摄像头,不需要验血或血压测量。

循环系统疾病,包括心血管疾病,冠心病,心脏衰竭和中风,是全球疾病和死亡的主要原因,目前仅占四分之一的英国人死亡。虽然存在一些风险框架,但这些并不总是能够准确地识别那些将继续开发或死于循环系统疾病。

作为这项研究的一部分,金斯顿大学教授计算机视觉莎拉·保和博士后研究员罗山Welikala开发人工智能(AI)算法能够可靠地测量视网膜图像特征,如血管的宽度和弯曲程度。

工作与同事从圣乔治伦敦大学眼科医院NIHR生物医学研究中心和伦敦大学眼科研究所,以及剑桥大学MRC流行病学单位,他们展示了这个AI-enabled成像可ob欧宝直播nba以指定心血管疾病和中风的风险,作为一个替代传统预测生物标志物对血管的健康风险评分。研究结果已经发表在《英国眼科学杂志的。

“通过这项研究,我们显示出人工智能眼睛扫描,可以经常在高街进行眼科医生一样好一个标准衡量心血管风险,“保教授说。“人→眼镜商在英国获得一个眼睛扫描,而不是需要的标准方法血液测试全科医生,这种类型的筛选将只需要一个视网膜图像和一些细节,比如年龄、病人吸烟与否和他们相关的一些问题病史。

”这个方法,这将允许更广泛的筛选人口的非侵入性的方式,可能会导致早期预防性治疗那些发现在更大的风险,有巨大的潜力。”

研究人员开发了一个完全自动化的AI-enabled算法,称为石英,评估潜在的视网膜血管成像与已知的危险因素预测血管健康和死亡。该算法可以评估一个视网膜图像在不到一分钟。

视网膜图像从88052年英国生物库参与者年龄在40 - 69扫描使用算法,具体看宽度,船船舶发展的面积和程度的曲率预测模型中风、心脏病发作和死亡的循环系统疾病。这些模型被应用于视网膜图像的7411名参与者,48 - 92岁的欧洲癌症(史诗)诺福克前瞻性调查研究。

石英的性能与广泛使用的弗雷明汉风险框架。参与者的健康跟踪时间平均为7到9年,和一个非侵入性的风险评分基于年龄、性别、吸烟、病史和视网膜血管发现在弗雷明汉以及执行框架。