據(jù)最新一期《自然·機器智能》雜志報道,英國研究人員開發(fā)了一種人工智能(AI)系統(tǒng),可通過分析在常規(guī)訪問眼鏡店或醫(yī)院眼科時留下的眼部掃描數(shù)據(jù),識別出心臟病發(fā)作高風險患者。該AI系統(tǒng)的識別準確率在70%—80%之間,可作為心血管疾病篩查的第二轉(zhuǎn)診機制。
視網(wǎng)膜微小血管的變化是更廣泛的血管疾病,包括心臟問題的指標。在英國利茲大學領導的這項研究中,研究人員利用深度學習技術訓練AI系統(tǒng)自動讀取視網(wǎng)膜掃描數(shù)據(jù),并識別那些在接下來的一年中可能會得心臟病的人。深度學習是一系列復雜的算法,使計算機能夠識別數(shù)據(jù)中的模式并作出預測。
領導這項研究的利茲大學計算醫(yī)學教授艾利克斯·弗蘭吉說:“這項技術有可能徹底改變心臟病篩查。視網(wǎng)膜掃描相對便宜,并且在許多配鏡服務中經(jīng)常使用。作為自動篩查的結(jié)果,可將患病風險高的人轉(zhuǎn)診至??七M行治療。”
英國生物銀行為這項研究提供了數(shù)據(jù)。在深度學習過程中,AI系統(tǒng)分析了5000多人的視網(wǎng)膜掃描和心臟掃描數(shù)據(jù)。AI系統(tǒng)確定了視網(wǎng)膜病變與患者心臟變化之間的關聯(lián)。
一旦學習了圖像模式,AI系統(tǒng)就可以僅通過視網(wǎng)膜掃描來估計左心室(心臟的四個腔室之一)的大小和泵送效率。心室擴大與心臟病風險增高有關。借助有關左心室估測大小及其泵送效率的信息以及有關患者年齡、性別等基本人口統(tǒng)計數(shù)據(jù),AI系統(tǒng)可預測他們在接下來的12個月內(nèi)心臟病發(fā)作的風險。
目前,只有在進行了超聲心動圖或心臟磁共振成像等診斷測試后,才能確定患者左心室的大小和泵送效率的詳細信息。這些診斷測試通常很昂貴,而且只能在醫(yī)院中使用,這使得醫(yī)療保健系統(tǒng)資源較少的國家的人們無法獲得,在發(fā)達國家也增加了醫(yī)療保健成本和等待時間。
利茲大學英國心臟基金會心血管影像學教授、該研究論文的作者之一斯溫·普雷恩說:“AI系統(tǒng)是解開自然界中存在的復雜模式的絕佳工具,而我們發(fā)現(xiàn)的與心臟變化相關的視網(wǎng)膜變化復雜模式,正是其中之一。”(記者張夢然)
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