據世界衛生組織 (WHO) 稱，心臟病是全球主要死亡原因，每年估計有 1,790 萬人死於心臟病。
世界衛生組織表示，早期發現心臟病（通常會導致心臟病發作）可以為患者提供寶貴的治療時間，從而挽救許多生命。
現在，研究人員發現，在人工智慧（AI）和機器學習的幫助下，一種簡單的眼部測試可以用來診斷心臟疾病。
先前的研究調查了視網膜的靜脈和動脈網絡如何提供心臟病的早期跡象。
該研究著眼於如何利用這些血管的寬度來預測心臟病，但尚不清楚這些發現是否同樣適用於男性和女性。
倫敦大學聖喬治學院的研究人員使用人工智慧模型來研究由來自英國和歐洲兩項研究的患者組成的資料庫，以預測未來心血管疾病的風險。
預測心血管疾病的風險
他們開發了一種名為 QUARTZ（或視網膜血管拓撲和大小的定量分析）的全自動人工智慧演算法，用於透過視網膜成像預測心血管健康和死亡。
QUARTZ 使用 88,052 名年齡在 40-69 歲的英國生物銀行參與者的視網膜影像，首先專門研究了視網膜中小動脈和小靜脈的寬度、血管面積和彎曲程度，以開發中風、心臟病、和死於循環系統疾病。
然後，他們將該模型應用於諾福克歐洲癌症前瞻性調查 (EPIC) 的第二項研究中 7,411 名 48-92 歲參與者的視網膜影像。
所有參與者的健康狀況平均追蹤7 至9 年，在此期間，64,144 名英國生物銀行參與者中有327 人死於循環系統疾病，5,862 名EPIC-諾福克參與者中有201 人死於循環系統疾病。
總體而言，這些基於年齡、吸菸、病史和視網膜血管系統的預測模型捕捉了高風險族群中一半到三分之二的循環系統疾病死亡人數。
QUARTZ 結果與 Framingham 風險評分框架進行了比較，後者是目前廣泛用於根據健康數據預測心臟病風險的工具。
QUARTZ 預測，與弗雷明漢框架相比，英國生物銀行男性中風病例增加約 5%，英國生物銀行女性中風病例增加約 8%。
與弗雷明漢相比，它還預測，風險最高的 EPIC-Norfolk 男性病例會增加約 3%，但 EPIC-Norfolk 女性病例會減少近 2%。
然而，弗雷明漢在高風險族群中發現了更多心臟病發作病例。
在男性中，小動脈和小靜脈的寬度、迂曲度和寬度變化成為循環系統疾病死亡的重要預測因子。
在女性中，小動脈和靜脈的面積和寬度以及靜脈曲折度和寬度變化有助於風險預測。
非侵入性且全自動
研究人員表示，雖然將眼部掃描模型添加到弗雷明漢風險評分中僅對中風或心臟病的預測產生邊際影響，但它是一種更簡單、非侵入性的程序，無需進行血液檢查或血壓測量。
該研究的作者寫道，由於視網膜成像在英國和美國已經很常見，「人工智慧支援的血管測量風險預測是完全自動化、低成本、非侵入性的，並且有可能達到更高比例的風險預測。
「在普通人群中，它可以用作全身血管健康檢查的非接觸形式，對循環死亡中高風險的人群進行分類，以進行進一步的臨床風險評估和適當的干預」。
例如，他們建議，在英國，可以將其納入 41 歲至 74 歲人群的初級保健 NHS 健康檢查中。
結果發表在英國眼科雜誌。
在一個附帶社論蘇格蘭鄧迪大學的 Ify Mordi 和 Emanuele Trucco 博士解釋說，利用視網膜脈管系統的變化來了解總體心血管風險“當然有吸引力且直觀”，但尚未成為常規臨床實踐的一部分。
他們寫道：“以這種方式使用視網膜篩檢可能需要顯著增加眼科醫生或經過其他培訓的評估人員的數量。”
「現在需要的是眼科醫生、心臟病專家、初級保健醫生和電腦科學家共同努力設計研究，以確定使用這些資訊是否可以改善臨床結果，如果可以，則與監管機構、科學協會和醫療保健系統合作，優化臨床工作流程並在日常實踐中實現實際實施，」他們總結道。
