中新網上海9月2日電(記者陳靜)記者2日獲悉，北京大學臨床研究所與相關高科技企業率先嘗試結合人工智能技術和眼底照片信息預測國人發生心腦血管病風險的研究。
歷時近5年時間，該項最新合作研究成果在線發表在國際知名期刊Science Bulletin雜志，北京大學臨床研究所在讀博士研究生馬燕軍與鷹瞳Airdoc(北京鷹瞳科技發展股份有限公司)工程師熊健皓博士為共同第一作者。據了解，該研究使用超過40萬人的健康數據開發了一個基于眼底照片的人工智能算法模型，可估算個體未來10年發生缺血性心腦血管病(Ischemic cardiovascular diseases，ICVD)風險。
據了解，ICVD包括缺血性腦卒中與缺血性心臟病，是國人的重要死因之一。視網膜特征與多個ICVD危險因素，如高血壓、糖尿病、動脈硬化等密切關聯，具有預測ICVD的潛在價值。 鷹瞳Airdoc方面2日接受采訪時告訴記者，近年來，隨著眼底照相技術和人工智能技術的飛速發展，使得開發一款基于眼底照片預測ICVD風險的人工智能工具成為可能。今年7月27日鷹瞳Airdoc算法亮相《柳葉刀·數字健康》。
隨著這一新的預測工具開發成功，未來在醫療機構中只要安裝一臺便捷的眼底自動照相設備，即可在1分鐘內輕松評估受檢者未來10年發生心腦血管病的風險，無創且方便、快速、價廉。這對于早期發現心血管病高危人群，指導積極干預，監測和評價干預效果等起到積極的作用。
據悉，中國嘗試結合人工智能技術和眼底照片信息預測國人發生心腦血管病風險的研究此前未有報道。事實上，既往開發的傳統ICVD風險預測模型由于需要化驗血脂、血糖，測量身高、體重，詢問年齡、性別和吸煙情況，不僅有創，且需要收集多項信息，計算過程繁瑣，在臨床防治實踐中推廣受限。
自2017年起，北京大學臨床研究所與鷹瞳Airdoc決定合作開發ICVD發病風險的人工智能預測技術。北京大學臨床研究所方面指出，該研究的一個重大意義在于提供了一種有效、無創、快速且價格低廉的ICVD評估方法，使在現有醫療水平下大規模的ICVD評估預防成為可能。未來該方法廣泛應用于基層醫療機構的ICVD篩查，或減輕ICVD負擔。(完)
