视网膜微小血管的变化是更广泛的血管疾病包括心脏问题的指标

据最新一期《自然·机器智能》杂志报道，英国研究人员开发了一种人工智能系统，可通过分析在常规访问眼镜店或医院眼科时留下的眼部扫描数据，识别出心脏病发作高风险患者该AI系统的识别准确率在70%—80%之间，可作为心血管疾病筛查的第二转诊机制

视网膜微小血管的变化是更广泛的血管疾病，包括心脏问题的指标在英国利兹大学领导的这项研究中，研究人员利用深度学习技术训练AI系统自动读取视网膜扫描数据，并识别那些在接下来的一年中可能会得心脏病的人深度学习是一系列复杂的算法，使计算机能够识别数据中的模式并作出预测

领导这项研究的利兹大学计算医学教授艾利克斯·弗兰吉说:这项技术有可能彻底改变心脏病筛查视网膜扫描相对便宜，并且在许多配镜服务中经常使用作为自动筛查的结果，可将患病风险高的人转诊至专科进行治疗

英国生物银行为这项研究提供了数据在深度学习过程中，AI系统分析了5000多人的视网膜扫描和心脏扫描数据AI系统确定了视网膜病变与患者心脏变化之间的关联

一旦学习了图像模式，AI系统就可以仅通过视网膜扫描来估计左心室的大小和泵送效率心室扩大与心脏病风险增高有关借助有关左心室估测大小及其泵送效率的信息以及有关患者年龄，性别等基本人口统计数据，AI系统可预测他们在接下来的12个月内心脏病发作的风险

目前，只有在进行了超声心动图或心脏磁共振成像等诊断测试后，才能确定患者左心室的大小和泵送效率的详细信息这些诊断测试通常很昂贵，而且只能在医院中使用，这使得医疗保健系统资源较少的国家的人们无法获得，在发达国家也增加了医疗保健成本和等待时间

目前，鹰瞳科技的产品组合中有三个版本的Airdoc-ai眼底，是其核心产品。其中，Airdoc-ai眼底作为人工智能SaMD，已被批准辅助诊断糖尿病视网膜病变。airdoc-ai眼底是同类产品中第一个获得美国食品药品监督管理局国家三级医疗器械证书的产品，也是全球第二个获批的人工智能视网膜图像识别与分析Samd。airdoc-ai眼底(0)旨在辅助诊断高血压性视网膜病变，视网膜静脉阻塞和年龄相关性黄斑变性。airdoc-ai眼底(0)旨在辅助诊断病理性近视和视网膜脱离。这里可能要补充一点，糖尿病视网膜病变是糖尿病患者中最常见的并发症。定期持续监测糖尿病视网膜病变有助于评估糖尿病的进展，从而降低糖尿病肾病，糖尿病心肌病等严重并发症的风险。2020年，我国约90%的糖尿病视网膜病变病例仍未确诊，筛查率不足10%。因此，对于用于检测糖尿病性视网膜病变的医疗设备有很大的市场需求。根据反馈结果，在招募1000名患者的多中心临床试验中，Airdoc-AI眼底显示出975%的敏感性和91%的特异性。此外，Airdoc-ai眼底可以广泛兼容市场上大多数眼底相机，从而更好地抓住市场机遇。根据Jost中Sullivan的数据，Airdoc-ai眼底(0)获批后将成为国内首个人工智能辅助诊断SaMD。此外，英通科技还拥有产品管线，涵盖青光眼，白内障，ICVD和ASCVD，妊娠期糖尿病视网膜病变，妊娠期高血压视网膜病变，颅内高压和贫血相关的视神经乳头水肿视网膜病变等7种SaMD和健康风险评估解决方案，可为社区诊所，体检中心，保险公司，验光中心，药店等各种健康服务场景的客户提供服务。目前，鹰眼科技通过研究合作建立了全球最大的视网膜图像数据库之一，其中包含了约370万张真实用户的视网膜图像及对应的多模态数据，并由数百名医学专家交叉标注。

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