研究チームは、網膜の血管パターンに関する情報を従来の臨床変数と組み合わせると、人口統計情報のみに基づく以前のモデルよりも心臓発作のリスクをより正確に特定できることを発見しました。 結論：目の検査は心臓発作のリスク予測をより正確にすることができます。
要約で ウィーンで開催された欧州人類遺伝学会の年次会議で本日発表される予定の研究者は、英国のバイオバンクからのデータ（500.000万人の医療およびライフスタイル情報）を使用してフラクタル次元と呼ばれる指標を考案した方法を説明します。
次に、これらのデータを年齢、性別、収縮期血圧、肥満度指数、喫煙状態などの要素を含むモデルに組み合わせ、これらの要素を目の検査から得られた患者の網膜の画像と組み合わせました。
より正確なモデル
アナ ビジャプラーナ ベラスコ研究の著者であり、エジンバラ大学のアッシャー研究所とロズリン研究所の博士課程の学生は熱心です。 「驚くべきことに、私たちのモデルは、確立されたモデルよりも心臓発作のリスクをランク付けしていることがわかりました。 私たちの分析では、フラクタル次元と心筋梗塞の間に共通の遺伝的根拠があることがわかりました」。
心臓発作に苦しむ人々の平均年齢は60歳です：そしてこのアルゴリズムはそれを予測する能力を示しました XNUMX年前でも。 リーズ大学によって開発されたAIの以前の記録 XNUMX歳でした。 研究者は、近い将来、簡単な目の検査が危険にさらされている人を特定するための適切な情報を提供できると信じています。
「個別の検査により、医師は50歳以上の人に特定の行動を提案することができます」とVillaplana-Velascoは言います。
観察する目の検査...「心臓の目」
研究者によると、網膜変異体プロファイルは私たち一人一人に固有であり、あらゆる種類の病状を特定するのに役立ちます。 したがって、彼らの発見は、他の病気にかかるリスクを計算するのにも役立つ可能性があります。 ただし、次のステップは、心臓発作のリスクをさらに正確に評価するために、目の検査がXNUMXつの特定のモデル（男性XNUMXつと女性XNUMXつ）の作成に役立つかどうかを評価することです。
この予測の改善が確実であることを示すには、さらに調査が必要です。 このアプローチの実現可能性を理解し、有効なルーチンを構築する方法を理解するには、作業が必要です。
この要約はまだ限られたデータを提供しますが、網膜（現在確立されています）は血管の健康を評価するためのユニークな機会を私たちに与えてくれます。 機械学習を使用して大量のデータや相関関係を保存することで、将来、簡単な目の検査だけで健康診断全体を行うことができるようになる可能性があります。
