研究进展人工智能辅助诊断和风险评估心血管疾病使用视网膜成像使用的视网膜成像
Yandan Wang1, Weihua Yang2, Yan Li1
1Department of Ophthalmology, The Affiliated Traditional Chinese Medicine Hospital, Southwest Medical University, Luzhou, China.
Frontiers in cardiovascular medicine
|December 1, 2025
概括
人工智能 (AI) 可以使用视网膜图像预测心血管疾病 (CVD) 风险. 这种非侵入性方法对早期检测和大规模查有希望,有助于预防心血管疾病.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 心脏病学 心脏病学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 心血管疾病 (CVD) 是全球主要的死亡原因.
- 早期预测和预防策略对于减少心脏病发病率至关重要.
- 视网膜成像为评估全身健康提供了一个非侵入性窗口.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 在预测视网膜成像中的心血管疾病 (CVD) 风险方面的应用.
- 评估人工智能驱动的视网膜图像分析在早期心血管疾病检测和查方面的潜力.
主要方法:
- 在PubMed和Web of Science核心集合等数据库中进行了系统的文献搜索,直到2025年8月.
- 根据预先定义的纳入和排除标准,对43篇选定的论文进行了选.
主要成果:
- 人工智能在使用各种视网膜成像模式 (OCT,OCTA,CFP) 预测心血管疾病风险方面显示出显著的潜力.
- 非侵入性眼科检查与AI分析相结合,有助于对心血管疾病进行大规模查和早期预警系统.
结论:
- 人工智能在视网膜成像分析方面的进步显示出对心血管疾病风险评估和辅助诊断的前景.
- 虽然单模和多模人工智能模型实现了高精度,但数据通用化和标准化方面的挑战仍然存在.
- 未来的研究应该专注于多中心数据集,动态风险模型,便携式设备和跨学科合作,以提高临床效用.
