科學家有望利用人工智能技術來預測人群患心血管疾病的風險

近日，一項刊登在國際雜志Nature Biomedical Engineering上的研究報告中，來自新加坡全國眼科中心等機構的科學家們通過研究開發了一種新方法利用人工智能技術來預測個體患心血管疾病的風險，文章中，研究者描述了如何利用視網膜血管掃描作為深度學習系統的數據源，從而教會該系統如何識別人群患心血管疾病的跡象。

100 多年來，臨床醫生一直會觀察病人的眼睛來尋找其視網膜血管的變化，這些變化能夠反映個體在一段時間內遭受高血壓所帶來的影響，而諸如這種影響或許是心血管疾病即將發生的征兆，而隨著時間推移，醫學科學家們就開發出了特殊儀器來幫助眼科大夫更好地觀察眼睛中最容易受到高血壓影響損傷的部分，并能將其作為診斷高血壓患者的一個關鍵部分，但諸如此類工具仍然需要醫療專業技術人員對患者的診斷做出最后的決定，這項最新研究中，研究人員就能夠教會人工智能系統識別人群機體出現的相同類型的癥狀，其并不需要人類人為地干預。

這項研究中，研究人員訓練人工智能系統，使其能通過研究視網膜血管的掃描結果并描述既定患者的標志物數據，從而來幫助識別心血管疾病的標記，但該系統如果要完成這項工作，首先其必須學會通過分析成千上萬張圖像及每位患者突出的相關標記，從而識別特殊的標志物，在這種情況下，研究人員利用來自不同背景人群的7 萬多張圖像對這種新型系統進行了訓練。

為了檢測該系統的準確性，研究人員將人工智能系統得到的結果與臨床醫生使用傳統檢測手段診斷心血管疾病風險（比如糖尿病、肥胖、BMI、當不純和糖化血紅蛋白水平）的結果進行了比較，結果表明，人工智能系統在檢測后對病人的追蹤研究基礎上的表現優于臨床專家。最后研究者表示，利用基于人工智能的診斷系統來預測人群患早期心血管疾病的風險，或許能作為一種新型工具來幫助臨床醫生盡可能早地篩查出潛在的風險人群，從而就能及早干預來減緩患者的疾病進展并改善其生活質量。