一项由英国心脏基金会和英国国家健康与护理研究所（NIHR）支持的研究发现，只需一张眼底的数字照片，就能以70%的准确率预测未来十年内可能发生重大心血管事件（如心脏病发作或中风）的风险。
研究人员相信，这种常规视网膜扫描也可以用来长期追踪人们的心脏健康状况，因为他们还发现，一个人三年内风险评分的变化与其发生重大心血管事件的概率存在关联。
眼扫描由人工智能进行分析，仅需不到一秒即可生成个性化的风险预测。
对于处于最高风险的人，可以转介给全科医生（GP），医生可能会开具降压药或他汀类药物以降低胆固醇。研究人员希望，未来任何接受眼部检查的人都能通过智能手机收到有关其心脏健康状况的警报。
邓迪大学的英国心脏基金会研究员兼心脏病专家Ify Mordi博士领导了这项发表在《Cardiovascular Diabetology》期刊上的研究。
他表示：“这可能令人惊讶，但眼睛其实是通往心脏的窗口。如果眼睛后部的血管出现损伤或狭窄，那么供应心脏的血管也很可能出现了类似问题，这可能导致心脏病发作或中风。”
“这是一项常规检查，耗时不到一分钟。它可以作为识别可能受益于药物或生活方式改变人群的重要工具，与血压和胆固醇检查一起使用。”
邓迪大学的研究人员开发了一种人工智能技术，用于分析数字视网膜照片，这些照片通常是街头常规眼部检查的一部分。
首先，人工智能被指示寻找血管狭窄、阻塞和损伤等危险信号，这些可能是心脏问题的征兆。随后，研究人员采用了一种“黑箱”方法，让该技术通过深度学习自主选择图像中的任何细节进行分析，这些细节可能包括血管的大小或排列方式。
在训练过程中，人工智能基于约4200张图像进行学习。随后，研究人员测试其预测未来十年内发生心脏病发作、中风或死于心血管疾病（通常也是心脏病发作或中风）的能力。结果显示，在对超过1200人的视网膜扫描进行测试时，黑箱AI成功预测了其中70%的病例。
其中一些人还接受了第二次扫描，时间在首次扫描三年后。研究人员分析AI识别的风险评分在这两次扫描之间的变化后发现，风险评分上升幅度最大的五分之一人群，其发生重大心血管事件的风险比其余人群高出54%。
这种54%的风险增加出现在那些AI评分在三年内仅上升3%的人群中——例如，某人10年内心血管事件的风险从20%升至23%。
研究人员还将该AI技术与目前通过GP常规健康检查获得的预测进行了比较——即“心血管风险评分”。该评分基于年龄、性别、血压、胆固醇水平和吸烟状况等因素，提供一个人在未来十年内遭受重大心脏事件的百分比风险。研究发现，风险评分和视网膜扫描几乎识别了相同比例的心脏病发作、中风或死于心血管疾病风险的人群。
当将临床风险评分、视网膜扫描和进一步的基因检测结合使用时，预测准确率上升至73%。这意味着三者结合可以额外识别出每100人中有3人处于心脏病发作、中风或死于心血管疾病的风险中。
该AI工具在糖尿病患者中进行了测试，因为他们在英国国家医疗服务体系（NHS）下会定期接受视网膜扫描以检查眼部并发症。但研究人员表示，分析眼部血管以判断心血管风险的方法应适用于大多数人，而不仅限于糖尿病患者。
这项研究是临床研究人员与计算机科学家之间的合作成果，其中包括邓迪大学的Mordi博士和Alex Doney博士，以及由该校Emanuele Trucco教授和Mohammad Syed博士领导的团队。
英国心脏基金会首席科学与医学官Bryan Williams OBE教授表示：“我们越能准确地检测某人发生心脏病发作或中风的风险，就越有机会防止这些事件的发生。”
“像视网膜扫描与健康检查结合使用的这类尖端创新，可能在提高风险预测方面发挥重要作用，这对于实现英国心脏基金会到2035年预防12.5万例心脏病发作和中风的目标至关重要。”
“然而，还需要更多研究来证明这种预测准确性的稳健性，并确定将视网膜扫描纳入临床实践的可行性。”
更多信息：Mohammad Ghouse Syed等，《利用常规视网膜图像进行深度学习预测2型糖尿病患者心血管结局》，《Cardiovascular Diabetology》（2025年）。DOI：10.1186/s12933-024-02564-w。
由英国心脏基金会提供。
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