澳大利亚研究人员正在开发技术，以实现更及时的干预并将医疗重心从治疗转向预防。
通过应用眼组学——即通过眼睛检测全身性疾病生物标志物的科学——该项目旨在实现更早、更个性化的疾病检测。
墨尔本电：据新华社报道，澳大利亚研究人员正在开发一种人工智能工具，该工具通过分析视网膜图像，更早、更准确地检测心血管和肾脏等慢性疾病。
根据领导该研究的澳大利亚莫纳什大学周四发布的声明，该研究项目旨在开发一种基础人工智能模型，能够从视网膜图像中检测多种全身性疾病。
声明指出，研究团队通过使用先进人工智能分析与数十万患者健康数据关联的视网膜图像，旨在开发准确、非侵入性的筛查工具，用于更早的诊断、治疗和预防。现有检测此类疾病的工具往往具有侵入性、个性化不足或成本过高，难以广泛应用。
本研究探索了一种替代方法：将眼睛视为全身健康的窗口。通过应用眼组学技术，该项目寻求实现更早、更个性化的疾病检测。莫纳什大学副教授葛宗元表示，该项目采用先进人工智能构建多模态模型，而非依赖繁琐的手动分析大量图像数据集，该模型能比单一疾病检测方法更全面地识别多种全身性疾病。
葛宗元补充道：“研究表明，视网膜为人体血管和神经系统提供了独特、非侵入性的观察窗口。我们假设眼组学将帮助开发快速、非侵入性且经济有效的生物标志物，以检测全身性疾病并预测未来风险，从而优先安排治疗。”
共同领导该研究的奥普坦健康公司总裁扎卡里·谭表示，通过视网膜成像进行早期识别可实现更及时的干预，并将医疗体系“从治疗转向预防”。
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