在当今医疗科技迅猛发展的背景下，人工智能（AI）的应用已经远远超出了我们的预期。最近的一项研究展示了 AI 如何利用简单的视网膜底片图像来预测心血管疾病风险，这一成果不仅令人惊叹，更开辟了医疗预测和诊断的新方向。
AI 如何从视网膜图像中“看见”心血管健康？通过深度学习技术，研究人员开发了模型，可以从视网膜图像中提取和量化多种心血管风险因素。这项技术能预测包括年龄、性别、吸烟状态、收缩压和主要不良心脑血管事件（MACE）风险等信息。更令人称奇的是，这些预测的准确性与传统的、需要多项血液测试的方法相当。
例如，在一项涵盖超过28万患者的研究中，研究人员利用视网膜图像预测患者的年龄，平均绝对误差仅为3.26年。性别预测的准确性也达到了97%的惊人高度。
AI 预测的潜力及其影响这种使用 AI 进行疾病预测的方法，尤其是在资源有限的环境中，为快速、低成本的医疗筛查提供了可能。它能够在不需要复杂和昂贵的血液测试的情况下，为广大人群提供初步的心血管疾病风险评估。此外，这种技术的普及应用，可能会彻底改变人们对医疗保健的预期和接受方式。
结语随着 AI 技术在医疗领域的进一步研究和应用，未来我们可以预见一个更加智能、高效的医疗系统。视网膜图像的深入分析不仅能帮助预测心血管疾病风险，还可能扩展到更多其他类型的健康风险评估中，最终实现全面而精准的健康管理。
Poplin, R., et al. (2018). "Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning." Nat Biomed Eng 2(3): 158-164.
