通过人工智能分析视网膜图像预测的血压与未来心血管事件相关
David M Squirrell1, Song Yang1, Li Xie1
1Division of Artificial Intelligence, Toku Eyes, Auckland, New Zealand.
通过分析视网膜图像的人工智能 (AI) 可以比传统测量更准确地预测静缩血压 (SBP). 这种人工智能驱动的SBP预测显示了与未来动脉样硬化心血管疾病 (ASCVD) 事件的更强的相关性.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 高缩血压 (SBP) 是导致心血管过早死亡的主要可修改风险因素.
- 视网膜血管变化与高SBP有关,并与动脉样硬化心血管疾病 (ASCVD) 事件相关.
研究的目的:
- 评估从视网膜图像中AI预测的SBP是否与未来的ASCVD事件更好地相关,而不是测量SBP.
- 为了比较AI衍生的SBP与ASCVD风险的传统SBP测量的预测精度.
主要方法:
- 从51,778名英国生物库参与者中利用95,665张以斑点为中心的视网膜图像,没有先前的ASCVD事件.
- 训练了一个深度学习模型,从视网膜图像中预测SBP.
- 将随后的ASCVD事件与AI预测的SBP和测量的SBP的相关性进行了比较.
主要成果:
- 在AI预测的SBP (0.067) 与测量的SBP (0.049) 相比,SBP和未来ASCVD事件之间的相关性显著更高,P = 0.008.
- 观察到的整体ASCVD事件率为3.4%.
- 在6%的参与者中,测量SBP (平均绝对差异=8.2 mm Hg) 的确定变化影响了10年ASCVD风险得分.
结论:
- 人工智能对视网膜图像的分析为预测未来ASCVD事件提供了潜在的更可靠的生物标志物.
- 现实世界SBP测量的挑战凸显了人工智能驱动的视网膜分析的潜力.
- 人工智能预测的SBP在预测ASCVD风险的准确性方面可能超过传统测量.
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