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英国眼科杂志在线发表的一项研究发现，基于人工智能的视网膜静脉和动脉网络成像可以准确预测心血管疾病和死亡，而无需进行血液检查或血压测量。

因此，研究人员建议，它为无需在诊所进行的循环系统疾病中高风险人群进行高效、无创的筛查测试铺平了道路。

循环系统疾病，包括心血管疾病、冠心病、心力衰竭和中风，是全球健康不良和死亡的主要原因，仅英国就有四分之一的死亡病例。

研究人员表示，虽然存在多种风险框架，但它们并不总是能够准确识别那些将继续发展或死于循环系统疾病的人。先前发表的研究表明，视网膜的细小静脉和动脉(小动脉和小静脉)的宽度(眼睛的接收和组织视觉信息的部分)可能提供循环系统疾病的准确早期指标。但尚不清楚这些发现是否始终如一地适用于男性和女性。

因此，研究人员开发了一种支持全自动人工智能 (AI) 的算法(视网膜血管拓扑和大小的定量分析，简称 QUARTZ)，以开发模型来评估视网膜血管成像的潜力以及预测血管健康和已知风险因素的潜力。死亡。

他们将 QUARTZ 应用于88,052 名 40-69 岁的英国生物银行参与者的视网膜图像，专门观察视网膜小动脉和小静脉的宽度、血管面积和弯曲度(曲折度)，以开发中风、心脏病发作的预测模型，和死于循环系统疾病。

随后，他们将这些模型应用于欧洲癌症前瞻性调查 (EPIC)-诺福克研究的 7411 名年龄在 48-92 岁之间的参与者的视网膜图像。将 QUARTZ 的性能与广泛使用的 Framingham 风险评分框架进行了单独和联合比较。

关键词： 循环系统疾病 人工智能 视网膜血管