中新网上海9月2日电(记者陈静)记者2日获悉，北京大学临床研究所与相关高科技企业率先尝试结合人工智能技术和眼底照片信息预测国人发生心脑血管病风险的研究。
历时近5年时间，该项最新合作研究成果在线发表在国际知名期刊Science Bulletin杂志，北京大学临床研究所在读博士研究生马燕军与鹰瞳Airdoc(北京鹰瞳科技发展股份有限公司)工程师熊健皓博士为共同第一作者。据了解，该研究使用超过40万人的健康数据开发了一个基于眼底照片的人工智能算法模型，可估算个体未来10年发生缺血性心脑血管病(Ischemic cardiovascular diseases，ICVD)风险。
据了解，ICVD包括缺血性脑卒中与缺血性心脏病，是国人的重要死因之一。视网膜特征与多个ICVD危险因素，如高血压、糖尿病、动脉硬化等密切关联，具有预测ICVD的潜在价值。 鹰瞳Airdoc方面2日接受采访时告诉记者，近年来，随着眼底照相技术和人工智能技术的飞速发展，使得开发一款基于眼底照片预测ICVD风险的人工智能工具成为可能。今年7月27日鹰瞳Airdoc算法亮相《柳叶刀·数字健康》。
随着这一新的预测工具开发成功，未来在医疗机构中只要安装一台便捷的眼底自动照相设备，即可在1分钟内轻松评估受检者未来10年发生心脑血管病的风险，无创且方便、快速、价廉。这对于早期发现心血管病高危人群，指导积极干预，监测和评价干预效果等起到积极的作用。
据悉，中国尝试结合人工智能技术和眼底照片信息预测国人发生心脑血管病风险的研究此前未有报道。事实上，既往开发的传统ICVD风险预测模型由于需要化验血脂、血糖，测量身高、体重，询问年龄、性别和吸烟情况，不仅有创，且需要收集多项信息，计算过程繁琐，在临床防治实践中推广受限。
自2017年起，北京大学临床研究所与鹰瞳Airdoc决定合作开发ICVD发病风险的人工智能预测技术。北京大学临床研究所方面指出，该研究的一个重大意义在于提供了一种有效、无创、快速且价格低廉的ICVD评估方法，使在现有医疗水平下大规模的ICVD评估预防成为可能。未来该方法广泛应用于基层医疗机构的ICVD筛查，或减轻ICVD负担。(完)
