使用人工智能（AI），未来的眼科检查可能被用于检测阿尔茨海默病和心脏病的早期迹象。
阿尔茨海默病被恰当地描述为“无声的大流行”。据预测，随着人口老龄化，到2060年，美国65岁以上的阿尔茨海默病患者数量将翻倍，达到1,380万。
更广泛来看，全球有超过5,500万人受到痴呆症的影响，其经济负担也十分沉重。全球痴呆症相关成本估计为2.8万亿美元，仅美国在医疗和临终关怀支付上的花费就高达3,600亿美元，此外还有超过1,100万名亲属和无偿护理人员提供的数十亿小时的免费护理。值得庆幸的是，这为我们提供了一个利用人工智能（AI）改善医疗的机会，通过非侵入性和低成本的方式（如简单的眼科检查）在早期阶段检测阿尔茨海默病，并最终检测其他疾病。
目前，检测无症状阿尔茨海默病的方法（如腰椎穿刺分析患者的脑脊液或PET、MRI成像）往往昂贵、侵入性强或可用性有限。研究人员也在探索其他方法，但这一方法尤其令人兴奋：如果有人可以在眼科医生的办公室进行常规检查时接受一项还能筛查阿尔茨海默病的眼科检查，甚至还能检测其他重要但隐匿的疾病（如心血管疾病），那会怎样？
好消息是，利用AI支持的视网膜扫描来检测阿尔茨海默病的技术已经成熟。现在是时候为这项技术在医生办公室、医疗诊所和医院的推广奠定基础了。
从比喻的角度看，眼睛是灵魂的窗户；而在科学世界中，视网膜是通往人体血管和神经连接的窗口。它是人体唯一不需要高级成像设备或侵入性程序即可观察到血管的地方。因此，视网膜作为系统性疾病（如神经系统疾病和心脏病）检测的切入点具有巨大的潜力。
2024年10月，学术期刊《npj数字医学》发表的一篇文章报告称，深度学习框架Eye-AD在结合视网膜成像和人工智能的情况下，能够出色地检测早发性阿尔茨海默病和轻度认知障碍。这项多中心研究涉及1,671名参与者，是迄今为止使用非侵入性成像技术（称为光学相干断层扫描血管造影术，OCTA）检测阿尔茨海默病和轻度认知障碍的最大数据集。
研究发现，“视网膜成像比传统的阿尔茨海默病诊断方案成本更低、更简单、更快捷，并且对于小型医院或社区筛查计划更具可行性。”去年发表的一篇文献综述指出，“人工智能在医学中的应用日益增多，预示着其在未来处理阿尔茨海默病患者各方面问题中的地位。”
由人工智能支持的非侵入性视网膜扫描的优点不仅在于成本更低、更便捷且无疼痛或副作用，还在于其检测具有“机会性”。这意味着它不需要患者专门为阿尔茨海默病诊断而来，而是可以在任何进行眼科检查的患者身上完成，这对于早期无症状患者尤为重要。
然而，与此同时，医学界仍需解决多个挑战，才能将这项技术从功能可行性转化为普遍实践。
(全文结束)
