안저 사진 촬영은 눈 뒤쪽(안저라고도 함)을 촬영하는 것을 포함합니다. 안저 사진에서 시각화할 수 있는 주요 구조는 중심 및 주변 망막, 시신경 유두 및 황반입니다.

망막 혈관과 인공 지능 덕분에 심장 마비, 예측 및 예방

By 크리스티아노 안토니노 On 13년 2023월 XNUMX일

심장 마비 건강 슬라이더

망막 혈관은 심장 마비 위험을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공지능 기반 선별 시스템 테스트

눈을 보고 마음을 봅니다. 과학자들은 안과 의사나 안경사를 정상적으로 방문하는 동안 촬영한 스캔을 분석하고 심장 마비 위험이 높은 환자를 식별할 수 있는 인공 지능(Ai) 시스템을 개발했습니다.

망막 혈관과 심장마비의 가능성: 리즈 대학 연구

불가사의: 연구원들은 망막의 작은 혈관의 변화가 심장 문제를 포함하여 더 넓은 혈관 장애를 나타낸다는 것을 깨달았습니다.

University of Leeds(영국)에서 수행한 연구에서 '딥 러닝'이라는 복잡한 알고리즘 세트를 사용하여 인공 지능 시스템을 '훈련'하여 망막 스캔을 자동으로 읽고 다음 해에 심장 마비를 겪었습니다.

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정확도: 70/80%

과학 저널 Nature Machine Intelligence의 기사에서 연구자들은 Ai 시스템이 70~80%의 정확도를 달성한다고 보고했습니다.

망막 스캔 분석에 딥 러닝을 사용하면 심장 질환의 초기 징후를 선별하는 방식이 바뀔 수 있습니다.

알렉스 프랑지 교수는 의장 리즈 대학 전산 의학 박사이자 앨런 튜링 연구소의 튜링 펠로우인 그는 이 연구를 감독하고 다음과 같이 언급했습니다. '심장 마비를 포함한 심혈관 질환은 전 세계적으로 조기 사망의 주요 원인이며 영국에서 두 번째로 큰 사망 원인입니다.

이 새로운 기술은 망막 스캔이 저렴하고 여러 안구 진료에서 일상적으로 수행되기 때문에 혁명적일 수 있습니다.

자동화된 결과로 병에 걸릴 위험이 있는 환자는 심혈관 문제 전문의에게 의뢰됩니다. 또한 스캔은 심장병의 초기 징후 진행을 추적하는 데에도 사용할 수 있습니다.

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안구 망막 연구, 심장마비 예방 목표

영국 Biobank가 데이터를 제공하는 동안 전 세계의 과학자들이 Leeds 연구에 협력했습니다.

영국 연구원 중 한 명인 Chris Gale은 이 Ai 도구를 사용하면 '모든 심혈관 질환에 대한 예방 치료를 더 일찍 시작할 수 있다'고 언급했습니다.

딥 러닝 과정에서 Ai 시스템은 XNUMX명 이상의 망막 및 심장 스캔을 분석하고 망막 병리와 환자의 심장 변화 사이의 연관성을 식별했습니다.

저자들은 동일한 Ai 시스템이 망막 스캔에서 심장의 XNUMX개 방 중 하나인 좌심실의 크기와 펌핑 효율을 계산할 수 있다고 설명합니다.

확장된 심실은 심장 질환의 위험 증가와 관련이 있습니다.

이 데이터를 연령과 성별을 포함한 다른 환자 특성으로 확장하면 Ai 시스템은 향후 12개월 동안 심장마비 위험을 예측할 수 있습니다.

일반적으로 환자의 좌심실 펌핑의 정도와 충분성은 심초음파 또는 심장의 자기공명영상으로 얻습니다.

그러나 이러한 진단 기술은 비용이 많이 들거나 사용할 수 없습니다.

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경색, 망막 혈관 및 혈관 상태

밀라노에 있는 Monzino Cardiology Institute의 부정맥학과장인 Claudio Tondo 교수는 Leeds 연구에 대해 언급하면서 이것이 새로운 것이 아니라고 말합니다.

"적어도 망막 수준에서 혈관 상태를 평가하는 것이 혈관 병리의 존재를 암시하거나 적어도 개인이 심장병 및/또는 혈관병증이 발생할 위험이 있다고 간주될 수 있는 가능성을 시사할 수 있는 것은 아닙니다."

그는 계속해서 다음과 같이 설명합니다. '망막 혈관은 실시간으로 평가될 수 있으며 피험자의 혈관 상태에 대한 표시를 제공합니다.

이 Leeds 연구는 인공 지능이 어떻게 의사가 예방 조치를 개선하고 치료 전략을 예상하고 대규모 심혈관 예방 조치를 구현하는 데 도움을 줄 수 있는지에 대한 또 다른 시연입니다.'

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AI는 좋지만 의사의 해석이 필요하다

Tondo 교수는 다음과 같이 경고합니다. '그러나 망막 혈관은 심장 관상 혈관과 동일한 해부학적 조직을 가지고 있지 않기 때문에 망막 혈관 분석에서 추론된 데이터는 친숙도, 생활 방식과 같은 다른 임상 변수와 통합되어야 합니다. , 효과적인 예방 알고리즘을 구축하기 위해 다이어트.