配眼鏡的時候，就能看出來你有沒有心臟病發(fā)作風險，是不是很神奇？

　　這不是什么科幻故事，而是一項正在走進現(xiàn)實的研究。

　　視網(wǎng)膜的微小血管或眼睛后部的細微變化可以顯示出一個人可能有心臟病發(fā)作的跡象，這使得人工智能有了用武之地。

　　這項研究發(fā)表在Nature Machine Intelligence，題目就叫「通過視網(wǎng)膜掃描和最少的個人信息來預測心肌梗死」（Predicting myocardial infarction through retinal scans and minimal personal information）。

　　論文地址：

　　https://www.nature.com/articles/s42256-021-00427-7

　　在AI眼里，眼睛是怎么成為心靈的窗戶？

　　心血管疾病是英國第二大殺手，每年導致16萬人死亡，平均每天有460人死亡。在美國，每年有659,000人死于心臟病。

　　心臟是血液循環(huán)的核心，心臟出問題，必然會導致血液循環(huán)問題，血液循環(huán)問題又會導致視網(wǎng)膜細胞受損并死亡，留下永久性的印記。

　　利茲大學的研究人員就通過這一原理推進了這項AI通過視網(wǎng)膜識別一年內有心臟病發(fā)作的患者，準確率高達80% 。來自約克、中國、法國、美國和比利時的科學家也參與了這項研究。

　　AI模型如何被訓練出來，如何通過調試各種參數(shù)達到最高的準確率，如何保證模型魯棒性和排除過擬合，這些文摘的讀者都應該很熟悉了，這一切最關鍵的還是數(shù)據(jù)。

　　為了訓練這種人工智能，研究人員一共找了5000多名英國人的視網(wǎng)膜掃描圖，再加上患者的基本醫(yī)學數(shù)據(jù)，比如年齡和性別，然后讓它將病人視網(wǎng)膜的損傷跡象與心臟的變化聯(lián)系起來。對比數(shù)據(jù)是病人的歷史數(shù)據(jù)，可以看出他們是否遭受過心臟病。

　　訓練后的AI可以估計左心室的大小和泵血功效，左心室擴大或泵血低效是心臟病的一個指標。

　　以后驗光師就可以提醒心臟病風險？

　　目前掃描左心室的技術有兩種——一種稱為超聲心動圖的超聲波掃描，第二種是心臟的核磁共振成像。

　　這兩種方法都很昂貴，而且只能在醫(yī)院進行，因此開發(fā)其他評估心臟健康的方法可以節(jié)省普通人的時間和金錢。尤其是在那些能力極其有限，無法進行昂貴的心臟掃描的國家是有用的。

　　從結果來看，利茲大學的這項研究可以達到幾乎可以達到在醫(yī)院心臟?？频臋z查效果，而檢查視網(wǎng)膜要比拍超聲或者核磁要便宜多了。

　　視網(wǎng)膜是位于眼球后面與瞳孔相對的一層細胞。它負責將進入眼睛的光轉化為化學信息。這些化學信息被發(fā)送到大腦，并作為形成我們視覺的圖像進行解釋。

　　這是因為血液循環(huán)不良可能是心臟病的早期指標，可能導致部分視網(wǎng)膜死亡，留下永久性的印記，這個可以在標準的視力測試中被檢測出來。

　　在實力測試中，驗光師經(jīng)常觀察雙眼的視網(wǎng)膜，尋找其他健康問題的跡象。在英國和許多國家的的一些驗光師中，人們可以獲得更深入、更專業(yè)的視網(wǎng)膜圖像掃描，如果能在這個過程中順便能提示心臟病的風險，對公共健康來說是大有裨益的。

　　一些研究表明，被忽視的心臟病發(fā)作幾乎占到一半，而另一些研究則估計為五分之一，在英國，就有大約有1400萬人被認為患有高血壓，這是心臟病發(fā)作的主要危險因素之一，其中有500萬人沒有意識到自己正處于危險之中。