研究截图
现状
循环系统疾病，包括心血管疾病、冠心病、心力衰竭和卒中，是全球健康状况不佳和死亡的主要原因，仅占英国死亡人数的1/4。研究人员说，虽然存在一些风险框架，但这些并不总是能够准确地识别那些将继续发展或死于循环系统疾病的人。
此前发表的研究表明，视网膜的微小静脉和动脉（小动脉和小静脉）的宽度——接收和组织视觉信息的眼睛部分——可能提供一个准确的循环系统疾病的早期指标。但目前尚不清楚这些发现是否一致且平等地适用于男性和女性。
结论
研究人员开发了一种全自动人工智能（AI）启用的算法（视网膜血管拓扑和siZe的定量分析，或简称QUARTZ）来开发模型来评估视网膜血管成像加上已知风险因素预测血管健康和死亡的潜力。他们将QUARTZ
应用于88052名年龄在40-69岁的英国生物样本库参与者的视网膜图像，专门观察视网膜中小动脉和小静脉的宽度、血管面积和弯曲程度（迂曲），以开发中风、心脏病发作和循环系统疾病死亡的预测模型。
他们随后将这些模型应用于欧洲癌症前瞻性调查（EPIC）-Norfolk研究中7411名参与者的视网膜图像，年龄48-92岁。将QUARTZ的性能与广泛使用的Framingham风险评分框架进行单独和联合比较。
对所有参与者的健康进行了平均7至9年的追踪，在此期间，在64,144名英国生物样本库参与者（平均年龄56岁）中有327例循环系统疾病死亡，在5862名EPIC-Norfolk参与者（平均年龄67岁）中有201例循环系统死亡。
在男性中，小动脉和小静脉宽度、迂曲度和宽度变化成为循环系统疾病死亡的重要预测因素。
在女性中，小动脉和小静脉面积和宽度以及小静脉迂曲度和宽度变化有助于风险预测。
视网膜血管对循环系统疾病死亡的预测影响与吸烟、治疗高血压的药物和既往心脏病发作相互作用。
总体而言，这些基于年龄、吸烟、病史和视网膜血管的预测模型捕获了高危人群中一半至三分之二的循环系统疾病死亡。视网膜血管模型在英国生物样本库男性中捕获的卒中病例增加了约5%，在英国生物样本库女性中捕获的卒中病例增加了8%，在EPIC-Norfolk男性中捕获的病例增加了3%，风险最高，但在EPIC-Norfolk女性中捕获的病例减少了近2%。
Framingham风险评分在风险最高的人群中捕获了更多的心脏病发作病例。在Framingham风险评分中增加视网膜血管对卒中或心脏病发作的预测仅有微小变化。但是研究人员说，基于年龄、性别、吸烟、病史和视网膜血管系统的更简单的非侵入性风险评分，以及Framingham风险评分，并且不需要进行血液检测或血压测量。
展望
研究人员认为，两组研究参与者的生活方式都比其他地理上相似的中年人更健康，而且大多数是白人。但这是基于人群的最大的视网膜血管研究，预测模型在大量人群中得到了外部验证。
研究人员指出，在英国和美国，视网膜成像已经是一种普遍的做法：
AI-enabled血管测量学风险预测是完全自动化的、低成本的、非侵入性的，并且有可能达到社区中更高比例的人群，因为其便捷性，并且不需要采血或血压测量。
视网膜血管是一种微血管标志物，是循环死亡率和卒中的更好预测。“在一般人群中，它可用作全身血管健康检查的非接触性形式，对循环死亡中高风险患者进行分诊，以便进一步进行临床风险评估和适当干预。
例如，他们建议，在英国，41-74岁的人可以将其纳入初级保健英国国家医疗服务体系（NHS）健康检查。“现在需要的是眼科医生、心脏病学家、初级保健医生和计算机科学家共同设计研究，以确定使用这些信息是否能改善临床结果，如果是，与监管机构、科学协会和医疗保健系统合作，以优化临床工作流程，并能够在常规实践中实际实施，”苏格兰邓迪大学的Ify Mordi和Emanuele Trucco总结道。
