纽约，10月4日(IANS):周五，一个国际研究小组表示，通过利用人工智能分析视网膜图像进行心血管风险评估，他们的目标是弥合早期疾病检测方面的关键差距。
《亚太眼科杂志》(Asia-Pacific Journal of Ophthalmology)最近发表的一篇立场论文探讨了人工智能在眼科领域的变革潜力。该研究由宾夕法尼亚大学工程学院、宾夕法尼亚大学医学院、密歇根大学凯洛格眼科中心、耶路撒冷圣约翰眼科医院和韩国庆尚大学医学院的研究人员共同完成。
眼底摄影技术使眼底视网膜可视化成为可能，人工智能在提供全身性疾病生物标志物方面的潜力正在成为现实。
当眼底图像有足够的数量和质量时，就有可能训练人工智能系统来检测升高的糖化血红蛋白水平——这是高血糖的重要标志。
一项试点研究训练人工智能模型根据眼底图像预测糖化血红蛋白水平。
这项研究评估了各种因素，如人工智能模型的大小和架构、糖尿病的存在、患者的人口统计(年龄和性别)，以及它们对人工智能性能的影响。
该研究的一个观察结果是，有偏见的训练样本，如一个主要是老年患者的群体，会降低模型的性能。
案例研究的结果强调了开发可信赖的人工智能模型来评估心血管风险因素的重要性，同时解决在临床应用之前必须克服的挑战和问题，以及推进可靠的“显微镜”技术。
这种方法不仅提高了我们识别高危人群的能力，而且有望改变我们管理糖尿病等慢性疾病的方式。作者指出，通过关注这项技术的实际应用，我们正在朝着更加个性化和预防性的医疗保健解决方案迈进。
