心臓病がXNUMX番 死因 アメリカの大人の間で肥満や糖尿病などの状態は、心臓病を発症するリスクを高めます。また、血液検査や血圧測定により、心臓病の可能性をより正確に推定できます。 心臓病のリスクを予測するさらに簡単な方法がまもなく登場するかもしれません。目をスキャンすることです。
に今月掲載された論文 英国眼科学ジャーナル 網膜血管系イメージング、つまり目の奥の血管の写真を使用して、迅速で手頃な価格の心血管スクリーニングの方法について説明しています。 目のスナップショットは、この目的のために開発された人工知能ソフトウェアによって分析されます。 患者はスクリーニングを受けるために診療所に行く必要さえありません。 彼らは単に自分の目の画像を送ることができました。
ソフトウェアを開発したチームは、既存の方法と比較して、その利便性と手頃な価格を強調しました。 「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」での利用可能性と採血または [血圧測定] により、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。必要ありません」と彼らは書いています 紙.
心の窓
網膜 光を電気インパルスに変換し、視神経を介して脳に送る組織です。 そこには桿体（暗視用）と錐体（色覚用）と呼ばれる何百万もの細胞が含まれており、栄養と酸素を継続的に供給するために血管のネットワークに依存しています。
これらの血管は、網膜の機能を維持するだけでなく、体の他の部分、さらには心臓への窓としても機能します。 科学者たちは、狭い網膜動脈や血管の蛇行 (つまり、曲線) などの特徴と、高血圧、高血圧、心血管疾患との関連性を発見しました。
「医者はXNUMX年以上前から、目を見て糖尿病や高血圧の兆候が見られることを知っていました」と、眼科とAI分析の研究者であるPearse Keaneは、この研究には関係ありません。 言われ ベルジェ. 「しかし、問題は手動評価でした。人間の専門家による手動での船の描写です。」 ただし、機械学習アルゴリズムは、これに関してそれほど苦労することはありません。
カーディオデータ
チームは、「網膜血管のトポロジーとサイズの定量的分析」の略語である QUARTZ とソフトウェアを名付けました。 彼らは、英国のバイオバンクから集められた 88,000 人を超える人々 (40 歳から 69 歳まで) の目の画像を使用して AI をトレーニングしました。 チームは、脳卒中、心臓発作、および循環器疾患による死亡の予測モデルを開発するために、網膜の動脈と静脈の幅とねじれを分析しました。
次に、QUARTZ を使用して、7,411 歳から 48 歳までのさらに 92 人の網膜画像を分析し、このデータを健康歴 (喫煙、スタチンの使用、以前の心臓発作など) に関する情報と組み合わせて、心臓病のリスクを予測しました。 参加者の健康状態を XNUMX ～ XNUMX 年間追跡し、その結果を比較しました。 フラミンガムリスクスコア (FRS) 予測。
心臓病のリスクを推定するための一般的なツールである FRS は、年齢、性別、総コレステロール、高密度リポタンパク質コレステロール、喫煙習慣、および収縮期血圧を調べて、特定の期間 (通常は 10 時間) 内に誰かが心臓病を発症する確率を推定します。 30歳まで。
QUARTZ チームは、そのデータを 10 年間の FRS 予測と比較し、アルゴリズムの精度は従来のツールの精度と同等であると述べました。
AI が診断ツールになるまでには、しばらく時間がかかります。 さらなる臨床試験と規制当局の承認が必要であり、そのデータを臨床実践に変換するためのより明確な方法論も必要です。
それまでの間、このようなツールが開発中であることを知ることは有望です. Framingham のリスク評価と同様に、QUARTZ は、血圧やコレステロールを下げる薬をいつ試すべきかを判断するのに役立つため、予防的に使用できます。
A リンクエディトリアル 研究に関与していない医師や教授の見解は楽観的です。 「網膜は、血管系を非侵襲的に直接視覚化できる唯一の場所であり、豊富な情報源を提供する可能性があります」と彼らは書いています。 「この結果は、網膜が個別化医療における心血管疾患リスクの有用で潜在的に破壊的な情報源になり得るといういくつかの同様の研究からの証拠を強化します。」
