英國的一個研究小組開發一個全自動的人工智能(AI)系統，它可以掃描視網膜圖像以解血管健康狀況並幫助識別那些患有心臟病和中風的高危人群。據悉，類風濕性關節炎和甲狀腺機能亢進等疾病可以從眼睛中檢測出來，最近的創新表明像阿爾茨海默病和帕金森氏癥這樣的神經退行性疾病可以通過視網膜掃描進行診斷。
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考慮到眼睛裡的血管對一般心血管變化的敏感性，研究人員長期以來一直在研究視網膜特征跟糖尿病或冠狀動脈疾病等情況之間的關系。隨著能自動識別一個人的視網膜血管的微小差異的計算機化系統的出現，研究人員現在正在接近一種新的診斷工具。
據解，該人工智能系統被稱為QUARTZ（全稱QUantitative Analysis of Retinal vessels Topology and siZe）。一項新研究對兩個正在進行的大型人口健康研究中的88000多張視網膜圖像進行測試。研究中包括的每個人都有平均七到九年的隨訪數據，這使得研究人員能夠評估該系統的預測能力。
結果顯示，AI驅動的系統（當與年齡、性別、吸煙狀況和病史相結合時）可以提供中風和心臟病的10年風險分數，這相當於最常用的診斷工具之一的弗雷明漢風險評分(FRS)。因為FRS診斷需要驗血和測量血壓，自動眼球掃描技術容易得出類似的結論，這意味著如果該技術被廣泛部署，那麼更多的人可以得到更好的監測。
研究人員註意到，研究中評估的大多數視網膜圖像是由非專業人員采集的。所以結果有可能通過使用醫護人員更好的成像技術而得到改善。然而另一方面，不太復雜的視網膜成像的功效指向這種技術被納入智能手機應用的可能性。
在鄧迪大學兩位沒有參與這項新研究的研究人員的附帶評論中，他們討論這種工具的臨床意義。評論認為，需要進行嚴肅的討論來確定這種診斷信息會如何影響臨床實踐。
不過這些工具是否僅限於眼科醫生或醫生使用嗎？如果一個病人被這些工具標示為高風險那麼需要什麼樣的臨床隨訪？這種工具的廣泛使用對目前的醫療系統意味著什麼？大量的新病人會不會因為擔心一個智能手機應用所標示的風險而突然湧入診所？
對此，文章總結道：“現在需要的是眼科醫生、心臟病醫生、初級保健醫生和計算機科學傢共同設計研究以確定使用這種信息是否能改善臨床結果，如果是，則要跟監管機構、科學協會和醫療保健系統合作以優化臨床工作流程並在常規實踐中實現實際應用。”