人工智能利用彩色眼底照片预测视力丧失和中风风险

视网膜静脉阻塞（RVO）是一种视网膜血管疾病，其严重性位居全球第二大常见病因之列。这一病症由血栓阻塞视网膜静脉系统引发，如若诊断不及时或治疗不当，可能会导致视力严重下降、视物变形，甚至失明等后果。

最近，在Nature的子刊《Eye》上发表的一篇论文引起了广泛关注。来自澳大利亚莫纳什大学的研究团队经过长达三年的深入研究，成功开发出一种人工智能（AI）技术，该技术能够检测视网膜的细微变化，进而协助全科医生和医疗保健专业人员更准确地检测和预测视网膜静脉阻塞的风险。由于视网膜与身体其他部分通过中枢神经系统紧密相连，这一技术还有潜力用于预测心脏病发作和中风的风险。

在这项激动人心的研究中，研究团队致力于训练一个AI模型，用以区分从四川大学华西医院收集的超过10500张眼底图像。这些图像中，一部分患者患有视网膜静脉阻塞，而另一部分患者则为正常对照。经过严格的评估，该AI模型在两个独立的测试数据集中的表现令人印象深刻，准确率高达95%以上。

研究团队的成员表示，AI进行大规模计算并捕捉看似无关因素进行分类的能力已经超越了人类的思维和能力。他们相信，这个算法将成为临床医生预测视网膜静脉阻塞和其他心脑血管疾病风险的有力工具。而且，这种技术的实施并不复杂，只需要一台智能眼底照相机以及一个集成人工智能算法的云计算平台即可。

展望未来，这项研究有望在临床试验中大展拳脚，其范围将涵盖中国、澳大利亚、英国和美国等地。这一突破性的技术将为全球视网膜血管疾病的预防和治疗开启新的篇章。让我们拭目以待，期待这项技术在医疗领域的广泛应用和深远影响。

论文链接：[