英国の新しい研究によると、人工知能アルゴリズムは、患者が（不健康なライフスタイルがなくても）脳卒中、心臓発作、または心臓病による死亡のリスクがあるかどうかを予測できる. どのように？ 目のスキャンから得た網膜の画像を調べるだけです。
眼球の後ろにある光に敏感な組織の薄い層は、それ自体で驚くべき量の情報を明らかにすることができます.
私の目をください
このテーマに関する初期の研究では、網膜画像が人の年齢と性別を正確に予測できることがすでにわかっています。 それだけではありません。彼らは、喫煙者、糖尿病、または潜在的な死因となる可能性のあるその他の病状を持っているかどうかを判断できます。
今日、別の非常に重要な評価パラメータが追加されました。
可能なので 網膜の血管は血圧の影響を受けます。これは、心臓血管の健康リスクを測定する上でも重要な要素です。
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ロンドンのセント ジョージズ大学の研究者チームは、人工知能を目の読みに適用することについて、これまでで最大の研究であると彼らが信じていることを実施しました。 British Journal of Ophthalmology に掲載された結果は、 私はここにいます。
研究者は、70.000 人以上の患者の網膜スキャンを使用しました。 優れた結果をもたらした AI ベースのシステムである QUARTZ (網膜血管トポロジーとサイズの定量分析) のトレーニングとテストに使用された XNUMX つの大規模データベースに含まれるデータ。 そして、今でもそうであるように、包括的ではありません。
眼球の画像と各参加者の病歴を研究することで、QUARTZ はアイスキャンを冠状動脈性心臓病、心臓発作、心筋梗塞、および脳卒中と関連付けることをますます学習します。
結論: これらの AI システムは、網膜の写真から、今後 XNUMX 年以内に心臓病で死亡するリスクがあるかどうかを予測できます。
クォーツ、優れた結果
QUARTZ のパフォーマンスは、XNUMX 年以内に心血管疾患を発症する可能性を予測するために使用されるアルゴリズムである Framingham Risk Score (FRS) と比較されました。
そして、彼は自分よりも正確であることを示しました。
アイスキャンは私たちを救います（または少なくとも事前に警告します）
研究者は、人工知能が読み取った網膜スキャンを臨床現場で使用して、血圧測定や血液検査を行うことなく患者の心臓血管の健康状態を評価できると考えています。
AI 対応の血管計測リスクの予測は、完全に自動化され、低コストで非侵襲的です。 そして何よりも、それは人口のより高い割合に達することができます.
英語学習の断片。
ただし、検眼医がこれほど早くアイスキャン心臓チェックを提供し始めるとは思わないでください。 リスク軽減を広める前に修正すべき点が少しありますが、それは本質的に技術的なものではありません。
アイスキャンによる診断、システム構築が必要
の進捗状況 診断 人工知能に適用されることは並外れたものですが、結果があります。 このシステムを普及させ、心血管系の危険因子を制御するためには、医療システムを適応させる必要があります。
結果を解釈するために、より多くの眼科医または放射線科医を訓練する必要がありますか? そして、次に何が起こりますか？ 患者は誰に、どのように治療を受けるように紹介されますか?
心血管リスクの予防のためのガイドラインの一部となるためには、これらおよびその他の質問に答える必要があります。
しかしその前に、白人だけでなく、すべての被験者の目のスキャンを分析できるようにする必要がある人工知能のためのさらなるトレーニングが必要です.
