通过眼底摄影可以观察到眼睛后部的视网膜，人工智能（AI）提供系统性疾病生物标志物的潜力正在成为现实。近日，一个国际研究团队表示，通过利用AI分析视网膜图像进行心血管风险评估，他们旨在早期疾病检测中填补关键空白。
近期发表在《亚太眼科杂志》的一篇立场文件探讨了AI在眼科领域的变革潜力。这项工作代表了宾夕法尼亚大学工程学院、宾夕法尼亚大学医学院、密歇根大学凯洛格眼科中心、耶路撒冷圣约翰眼科医院以及韩国庆尚国立大学医学院的研究人员之间的合作。
当眼底图像的数量和质量足够时，就有可能训练AI系统检测升高的HbA1c水平，这是高血糖的一个重要标志。一项初步研究训练了AI模型，基于眼底图像预测HbA1c水平。该研究评估了各种因素，如AI模型的大小和架构、糖尿病的存在以及患者的人口统计学特征（年龄和性别），并分析了这些因素对AI性能的影响。
研究观察到，用于眼科模型的偏差训练样本，例如主要由老年患者组成的样本池，会降低模型性能。研究结果突显了开发可信的AI模型以评估心血管风险因素的重要性，同时指出了在临床采用前必须克服的挑战和问题，以及推进可靠的眼科技术的必要性。
这种方法不仅增强了我们识别高风险个体的能力，还为管理慢性疾病（如糖尿病）带来了希望。通过关注这项技术的实际应用，我们正朝着更加个性化和预防性的医疗保健解决方案迈进，研究作者指出。
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