阿尔茨海默病是导致痴呆症的主要原因，而眼底照片或许能够预测与该病相关的一些常见风险因素。
这是一项新研究的结论，该研究利用人工智能分析了来自英国超过4万名患者的视网膜照片。
阿尔茨海默病被认为是由脑细胞内部及周围蛋白质异常积聚引起的。在英国，该病影响了超过52万人。
患病的风险因素包括：高龄、遗传、头部外伤史、吸烟、肥胖、糖尿病、高血压、高胆固醇、听力损失、未经治疗的抑郁症、孤独、过量饮酒以及缺乏锻炼。
在这项最新研究中，研究人员能够识别出与阿尔茨海默病风险因素相关的视网膜区域。
主要作者、佛罗里达大学生物医学工程教授方若谷表示，现有大多数阿尔茨海默病诊断工具都侧重于生命晚期，“那时再干预已经太晚了”。
但通过更早地关注视网膜健康，“我们提供了新的机会来识别高风险患者，提供适当的检测，并鼓励他们养成健康的生活方式以降低风险”，她说。
视网膜照片是一种相对简单且廉价的健康评估方法
许多患者都会定期拍摄眼睛照片——无论是因为患有糖尿病、青光眼，还是进行常规眼科检查。
这意味着，与MRI扫描等更昂贵的技术相比，分析视网膜照片可能是一种简单、低成本的方式来发现阿尔茨海默病的风险因素。
合著者、佛罗里达大学博士生林瑞翁表示，在人工智能的帮助下，他们能够识别出数千名受试者中此前被忽视的细微视网膜变化——这些变化“可能作为未来疾病风险的可靠指标”。
他们的AI模型能够准确预测生物特征（如血压）以及与阿尔茨海默病发生相关的生活方式因素，例如吸烟、饮酒乃至失眠。
虽然这些因素可能记录在患者的病历中，但研究人员指出这些记录往往不完整。例如，人们可能无法可靠地报告自己的饮酒量或吸烟情况。
他们表示，视网膜照片可能提供另一种更客观的方式来检测这些风险因素。此外，它们可以捕捉多年累积的损伤。该研究结果发表在《阿尔茨海默病杂志》上。
方教授的研究小组此前已经展示了如何利用视网膜照片检测活动性阿尔茨海默病病例。
他们建议，通过视网膜照片识别早期风险因素，可以更好地识别出那些可能对早期干预（包括保护性生活方式改变、某些药物治疗或大脑训练）有反应的患者——这一切都应在不可逆损伤发生之前进行。
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