宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院于 2024 年 10 月 4 日发表了一篇新闻。最近在《亚太眼科学杂志》上的一篇立场文件探讨了人工智能（AI）在眼科领域的变革潜力。该研究由 Scheie 眼科研究所的眼科教授 Lama Al-Aswad 以及 Irene Heinz Given 和 John La Porte Given 眼科研究教授 II 领导，是宾夕法尼亚工程学院、宾夕法尼亚医学院、密歇根大学 Kellogg 眼科中心、耶路撒冷的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成果。
眼底摄影能够实现对眼后部视网膜的可视化，AI 在提供全身性疾病生物标志物方面的潜力正在成为现实。当眼底图像数量足够且质量良好时，就有可能训练 AI 系统检测升高的糖化血红蛋白（HbA1c）水平——这是传统通过抽血获得的高血糖的重要标志物，表明患糖尿病和心血管疾病的风险增加。这一过程利用了新兴的眼组学领域，该领域研究眼科生物标志物以深入了解全身健康状况。
在他们题为“针对心血管危险因素的眼组学人工智能的开发：基于眼底眼组学对 HbA1c 评估的案例研究以及临床医生的相关考虑”的手稿中，这个多机构团队探讨了眼组学的潜力，并强调了临床医生在进入人工智能有可能通过眼部护理增强全身健康的时代时需要考虑的相关主题。
他们的讨论得到了一项初步研究结果的支持，该研究训练了 AI 模型以基于眼底图像预测 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人口统计学特征（年龄和性别）——及其对 AI 性能的影响。
其中一项研究观察结果是，眼组学模型的有偏差的训练样本，例如主要是老年患者的集合，可能会降低模型性能。案例研究的结果突出了开发用于评估心血管危险因素的可靠 AI 模型的重要性，同时解决在临床应用之前必须克服的挑战和问题，以及推进可靠的眼组学技术。
“通过利用 AI 分析视网膜图像进行心血管风险评估，我们旨在弥合早期疾病检测中的关键差距。这种方法不仅增强了我们识别高危个体的能力，而且为改变我们管理糖尿病等慢性疾病的方式带来了希望。通过关注这项技术的实际应用，我们正在朝着更个性化和预防性的医疗保健解决方案迈进。”Scheie 眼科研究所的 Lama Al-Aswad 教授说道。
宾夕法尼亚大学嵌入式计算与集成系统工程（PRECISE）中心的博士后研究员 Kuk Jin Jang 补充说：“虽然这些进步充满希望，但对于临床医生和研究人员来说，以负责任的方式开发和应用这些技术也至关重要，因为这最终将最有利于患者护理。”
“我们的合作有助于进一步了解我们如何负责任地利用这一革命性技术造福未来的患者。这证明了医疗保健和工程结合起来为患者护理开发负责任的 AI 时所形成的合作进步，”密歇根大学的住院医师、PRECISE 中心附属机构的 Joshua Ong 说。“我非常感谢我们的多学科团队齐心协力将这篇论文和这个主题推到前沿。”
“这种合作反映了通过创新的 AI 应用推进医疗保健的坚定承诺，”宾夕法尼亚工程学院计算机与信息科学的 Cecilia Fitler Moore 教授、PRECISE 中心主任 Insup Lee 补充道。“通过结合我们的专业知识，我们正在为患者护理和长期健康挑战的整体管理方面的显著改进铺平道路。”
来源：
宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院
期刊参考：
Ong, J.,et al. (2024). Development of Oculomics Artificial Intelligence for Cardiovascular Risk Factors: A Case Study in Fundus Oculomics for HbA1c Assessment and Clinically Relevant Considerations for Clinicians. Asia-Pacific Journal of Ophthalmology. doi.org/10.1016/j.apjo.2024.100095.
