科学家正在开发一种新的人工智能软件，旨在通过高街眼科检查识别出有痴呆症风险的人群。这项技术由数据科学家和临床研究人员组成的NeurEYE研究团队研发，他们与验光师合作，在苏格兰收集了超过一百万次的眼部扫描数据，形成了世界上最大的同类数据集之一。
这些数据经过匿名化处理，无法识别患者身份，但研究人员可以通过人工智能和机器学习分析图像数据，并结合相关患者的人口统计学信息、治疗历史和既往病史，寻找可能指示痴呆症风险的模式，同时提供大脑健康的广泛图景。
65岁的退休机械工程师大卫·斯蒂尔（David Steele）的母亲患有阿茨海默病，他表示这种预测性软件本可以节省他的家庭十年的痛苦和挣扎。“我母亲确诊阿茨海默病花了十年时间，”他说，“她最初被诊断为干性黄斑变性，这掩盖了后来我们才知道的脑盲，而脑盲与阿茨海默病有关。如果当时能早些发现，我们就能更好地应对。”
爱丁堡大学临床眼科教授兼NeurEYE项目联合负责人巴尔让·德希尔（Baljean Dhillon）表示：“眼睛可以告诉我们比我们想象的更多。视网膜的血管和神经通路与大脑密切相关，但我们可以通过简单且廉价的设备看到视网膜，而无需侵入性操作。”
爱丁堡Cameron Optometry的验光师伊恩·卡梅隆（Ian Cameron）说：“验光师作为初级保健人员并不是新鲜事，但在苏格兰，我们正逐渐成为NHS的一部分。我们可以用现有的设备监测尽可能多的健康状况。现在有了AI，我们可以看到更多，这是非常强大的工具。”
早期识别痴呆症风险不仅有助于加速新治疗方法的发展，还可以帮助个体和医疗专业人员通过生活方式改变（如增加体育活动和调整饮食）来降低风险。此外，了解痴呆症风险的患者还可以参与临床试验，从而更好地监测治疗反应。
爱丁堡Usher研究所计算医学教授兼NeurEYE项目联合负责人米格尔·贝纳贝（Miguel Bernabeu）表示：“人工智能的进步有望彻底改变医学影像解读和疾病预测。为了开发公平且无偏见的算法，我们需要使用代表整个风险人群的数据集进行训练。这个数据集加上爱丁堡大学数十年的伦理AI研究，可以为所有人带来痴呆症早期检测的重大突破。”
LifeArc首席科学官戴夫·鲍威尔（Dave Powell）博士表示：“以这种方式利用数字创新最终每年可以为NHS节省超过3700万英镑，因为这将加快痴呆症等神经退行性疾病的诊断和治疗速度。英国拥有单一的医疗保健提供商，非常适合成为使用健康数据开发新测试的全球领导者。”
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