跨学科研究：视网膜生物标志物和人工智能在血管疾病中的应用

Bridging Disciplines: Retinal Biomarkers and AI in Vascular Disease

视网膜一直是评估血管系统的宝贵且非侵入性的窗口，视网膜微血管的变化常常是系统性血管疾病的早期指标，如高血压、糖尿病和年龄相关的血管功能障碍。近年来，增强的视网膜成像技术和人工智能（AI）及机器学习的突破正在彻底改变对细微视网膜变化的检测和分析，使得在临床症状出现之前就能预测心血管和脑血管的风险。这些进展在血管健康的早期诊断、知情干预和密切随访方面具有巨大潜力。

本研究主题旨在汇集开创性的研究和全面的综述，探索视网膜血管变化作为与血管损伤相关疾病的诊断和预后标志物的作用。此外，它还旨在揭示人工智能驱动的图像分析在有效风险分层和治疗监测中的整合。通过连接眼科、心脏病学、内分泌学、神经病学和老年医学等领域的桥梁，这一倡议力求促进跨学科见解，以增强预测医学和针对血管疾病的靶向干预。

为了进一步了解视网膜成像和人工智能在血管疾病管理中的整合，我们欢迎涉及以下主题的文章：

• 视网膜生物标志物与系统性血管疾病：探索视网膜微血管变化与高血压、糖尿病、心血管疾病和衰老相关疾病的风险或进展之间的联系。
• 先进的视网膜成像技术：光学相干断层扫描（OCT）、眼底摄影和其他成像模式的创新，以实现全面的血管评估。
• 人工智能和机器学习应用：开发和临床实施用于自动检测视网膜变化和估计系统性血管风险的人工智能算法。
• 转化和临床相关性：将视网膜生物标志物和基于人工智能的风险评分纳入常规心血管或代谢风险评估，以改善患者管理。
• 跨学科方法：鼓励利用视网膜成像来预测各种临床人群风险的合作框架。

通过这一研究主题，我们旨在强调视网膜成像和人工智能在预测性血管医学中的变革作用，促进早期诊断、风险分层和高效结果，使患有或处于血管疾病风险中的患者受益。

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