AI アルゴリズムは、患者の網膜の画像を調べるだけで、患者が脳卒中、心臓発作、または心臓病で死亡するリスクがあるかどうかを予測できることが、英国の研究で明らかになりました。
光に敏感な眼球の後ろにある組織の薄い層は、それ自体で驚くべき量の情報を明らかにすることができます. これまでの研究では、網膜画像が人の年齢、性別、喫煙者かどうか、または喫煙者かどうかを正確に予測できることがわかっています。 糖尿病 か否か。 網膜の血管の幅とネットワークは、測定に重要な要因である血圧の影響を受けます。 心臓血管の健康リスク、あまりにも。
ロンドン大学セントジョージズが率いる学者のチームは、最大の AI であると彼らが信じるものを実行しました 網膜研究 まだ。 70,000 つの生物医学データセット (英国バイオバンクとノーフォークの欧州前向き癌調査) にまたがる XNUMX 人を超える人々からの網膜スキャンは、教師あり学習を使用する AI ベースのシステムである QUARTZ (網膜血管トポロジーとサイズの定量分析) のトレーニングとテストに使用されました。 「感度分析は、モデルの開発と検証を白人の民族性に制限しました」と著者は指摘しています。
眼球の画像と各参加者の病歴を研究することにより、QUARTZ は網膜スキャンの一般的な視覚的特徴が冠状動脈性心臓病、心臓発作、心筋梗塞、および脳卒中とどのように相関しているかを学習します。 したがって、このシステムは、特定の網膜写真から、今後 XNUMX 年間に心臓病で死亡するリスクがあるかどうかを予測できます。
QUARTZ のパフォーマンスは、今後 XNUMX 年以内に心血管疾患を発症する可能性を予測するために使用されるアルゴリズムである Framingham Risk Score (FRS) と比較されました。 British Journal of Ophthalmology に掲載された研究結果によると、QUARTZ の予測は一般的に FRS と同じかそれ以上の正確さでした。
研究者たちは、AI 網膜スキャンを臨床現場で使用して、血圧測定や血液検査を XNUMX 日も行う必要なく、患者の心臓血管の健康状態を評価できると考えています。
「網膜イメージングは、診療所や病院のアイケア、および米国と英国の検眼業務で確立されています」と彼らは論文に書いています. 「AI 対応の血管計測のリスク予測は、完全に自動化され、低コストで、非侵襲的であり、『大通り』で利用可能であり、採血や血圧測定が必要ないため、地域社会の人口のより高い割合に到達する可能性があります。」
ただし、検眼医がすぐに心臓の検査を提供し始めるとは思わないでください。 臨床現場で AI ベースの網膜スキャンを展開するには、技術的および規制上のハードルが数多くあります。
結果を解釈するために、より多くの眼科医を雇って訓練する必要がありますが、次に何が起こるでしょうか? スコットランドのダンディー大学の XNUMX 人の研究者が、誰が治療を受けるように紹介されるかを尋ねました。
「大規模な無作為化臨床試験は、CVD リスク防止ガイドラインを変更して、定期的なリスク予測評価の一部として網膜測定を組み込む前に確実に必要です」と彼らは述べています。 書いた 研究を批判する社説で。 チームは同意し、「実施を提唱する前に、[心血管疾患]予防の有効性を正式に評価するには、実験的証拠が必要になるだろう」と述べた.
ダンディー大学の臨床上級講師であるIfy Mordiは、次のように述べています。 登録 この試験では、AI システムが現在の病気のスクリーニングに使用されている方法よりも優れていることを示す必要があります。 「このタイプの無作為化試験における「より良い」尺度は、通常、死亡、心臓発作、脳卒中の減少など、改善したいものに関連するものです」と彼は言いました.
「網膜スキャンが少なくとも同じくらい良好であることが試験で示された場合、理論的には、特に糖尿病患者が網膜写真を取得する場合に、[血圧] の測定値と血液検査を行うのはなぜでしょうか? [それは] すでに拡大している医療システムの負担を軽減するのに役立つ可能性があります。」 ®
