使用机器学习开发的软件可以通过分析眼睛中的静脉和动脉，在不到一分钟的时间内预测某人患心脏病的风险。新研究发表于《英国眼科学杂志》。如果这一发现在未来的临床试验中得到证实，它可能为快速、廉价的心血管筛查铺平道路。这些筛查可以让人们知道他们患中风和心脏病的风险，而无需验血甚至测量血压。专家表示，这项研究很有希望，但在它成为一种可行的诊断工具之前还需要进一步的研究。该研究的第一作者AlicjaRudnicka在接受《卫报》采访时表示：“这种人工智能工具可以让人们在60秒或更短的时间内知道自己的风险等级。”同时研究发现，该工具的预测结果与目前常用测试方法的结果一样准确。“眼睛可以作为身体其他部位的窗户。”该软件通过分析视网膜内的血管网络来工作。它测量这些动脉和静脉覆盖的总面积，以及它们的宽度和“曲折”（它们弯曲的程度）。所有这些因素都受到个人心脏健康的影响，因此该软件只需查看受试者眼睛的非侵入性快照，即可预测受试者患心脏病的风险。研究人员将他们的软件命名为QUARTZ（源自短语“视网膜血管拓扑和大小的定量分析”的原始首字母缩写词）。我们常说“眼睛是心灵的窗户”，越来越多的知识表明，眼睛可以作为身体其他部位的诊断窗口。一百多年来，医生们已经知道糖尿病和高血压的症状可以通过眼睛看到。但问题是，以往都是根据医学专家的经验进行人工评估，增加了不确定性和误判。今天可以使用机器学习来克服这一挑战。使用人工智能通过眼睛扫描诊断疾病已被证明是机器学习医学发展最快的领域之一。FDA批准的第一个人工智能诊断设备被用于筛查眼病，研究表明人工智能可以通过这种方式检测一系列疾病，从糖尿病视网膜病变到阿尔茨海默氏症。这些应用工具处于不同的开发阶段，但它们的诊断可靠性和普遍性仍然值得怀疑。例如，伦敦大学圣乔治学院的一个研究小组进行的这项最新研究只测试了白种人患者的眼部扫描。研究团队从英国生物样本库获得测试数据，恰好是94.6%的白人（反映了英国自身的人口结构，包括生物样本库中患者的年龄范围）。未来必须平衡这种偏见，以确保任何诊断工具在不同种族中都同样准确。研究人员将他们的软件QUARTZ的结果与标准弗雷明汉风险评分测试(FRS)产生的10年风险预测进行了比较。他们发现这两种方法具有“相当的性能”。专家表示，最大的挑战是将此类工作“从编码带到临床”。比如谁可以将此类研究变成官方诊断工具？是英国的国家医疗服务体系(NHS)，还是从大学中分离出来的公司？在批准使用该软件之前，监管机构需要什么？性能水平？从研究到产品实用化（商品化）还有很长的路要走。
