一个国际研究团队于周五表示，通过利用人工智能（AI）分析视网膜图像以进行心血管风险评估，他们旨在填补早期疾病检测的关键缺口。
近期在《亚太眼科学杂志》上发表的一篇立场文件探讨了 AI 在眼科学中的变革潜力。该研究是宾夕法尼亚工程学院、宾夕法尼亚医学院、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国立庆尚大学医学院的研究人员的合作成果。
眼底摄影能够实现对眼后视网膜的可视化，这使得 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。
当眼底图像数量充足且质量良好时，就有可能训练 AI 系统检测糖化血红蛋白（HbA1c）水平升高的情况，这是高血糖的一个重要指标。一项试点研究训练了基于眼底图像预测 HbA1c 水平的 AI 模型。
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数据（年龄和性别）及其对 AI 性能的影响。其中一个研究观察结果是，对于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。
案例研究的结果强调了开发用于评估心血管风险因素的可信 AI 模型的重要性，同时要解决在临床应用之前必须克服的挑战和问题，并推进可靠的“眼组学”技术。
作者指出，这种方法不仅增强了我们识别高危个体的能力，也为改变我们管理慢性病（如糖尿病）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。
