10月4日，纽约——一个国际研究团队于周五表示，通过利用人工智能（AI）分析视网膜图像进行心血管风险评估，他们旨在早期疾病检测中填补关键空白。最近发表在《亚太眼科杂志》上的立场文件探讨了AI在眼科领域的变革潜力。这项工作代表了宾夕法尼亚大学工程学院、宾夕法尼亚大学医学院、密歇根大学凯洛格眼科中心、耶路撒冷圣约翰眼科医院和韩国庆尚国立大学医学院研究人员之间的合作。
通过眼底摄影技术可以观察到眼睛后部的视网膜，AI在提供系统性疾病生物标志物方面的潜力正逐渐成为现实。当眼底图像的数量和质量足够时，就可以训练AI系统检测升高的糖化血红蛋白（HbA1c）水平，这是高血糖的一个重要指标。一项初步研究训练了AI模型，基于眼底图像预测HbA1c水平。该研究评估了多种因素，如AI模型的大小和架构、糖尿病的存在以及患者的人口统计学特征（年龄和性别），并分析了这些因素对AI性能的影响。研究观察到，用于眼科模型的偏见训练样本（如主要由老年患者组成的样本池）会降低模型性能。
该案例研究的结果强调了开发可信赖的AI模型以评估心血管风险因素的重要性，同时解决了临床采用前必须克服的挑战和问题，以及推进可靠的“眼科组学”技术。这种方法不仅增强了我们识别高风险个体的能力，还为管理慢性病（如糖尿病）带来了希望。通过关注这项技术的实际应用，我们正朝着更加个性化和预防性的医疗解决方案迈进，作者指出。
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