科学家开发人工智能工具通过眼部扫描检测心力衰竭风险

人工智能 (AI) 正在彻底改变从企业到医疗的各个领域。人工智能正在协助人类管理工作并提供更多分析信息。在人工智能领域的另一项突破中，科学家们开发了一种人工智能工具，能够诊断和预测多种健康状况的风险，包括心力衰竭。

这款名为 RETFound 的人工智能工具可以通过分析个人的视网膜图像来诊断和预测从眼部疾病到心力衰竭和帕金森病等一系列健康状况的风险。根据发表在国际周刊 Nature.com 上的论文，RETFound 使用创新的自我监督学习方法进行训练——它不需要研究人员手动标记用于训练的 160 万张视网膜图像中的每一张。该方法进一步使 RETFound 成为开发用于医疗诊断的 AI 工具的更高效且更具成本效益的方式。

人工智能使用医疗数据进行训练

与 ChatGPT 和其他大型语言模型如何根据前面单词的上下文学习预测句子中的下一个单词类似，RETFound 会通过大量的视网膜照片数据集来准确扫描和预测图像的缺失部分。简单来说，

伦敦 Moorfields 眼科医院 NHS 基金会信托基金会的眼科医生皮尔斯·基恩 (Pearse Keane) 解释了有关 RET 的更多信息，他也是这篇论文的合著者，他说：“在数百万张图像的过程中，模型以某种方式了解了视网膜的样子以及视网膜的所有特征。视网膜是。” 他解释说，这些知识是模型的基础，将其归类为可针对广泛应用进行定制的多功能基础模型。

该论文进一步阐明了 RETFound 如何使用视网膜扫描来深入了解一个人的心血管健康状况。它解释说，视网膜的独特性在于它们能够直接观察身体最小的血管，形成复杂的毛细血管网络。这意味着可以通过视网膜图像直接观察影响整个循环系统的状况，例如高血压。

此外，视网膜还与中枢神经系统有相似之处，在某些方面类似于大脑。这种相似性使得视网膜图像可用于评估神经组织。然而，对这些扫描的解释通常需要专门的专业知识，这就是人工智能介入的地方。

AI 驱动的工具 RETFound 已经从未标记的数据中了解了正常视网膜的样子。因此，利用这些数据，它可以分析视网膜扫描，以评估是否存在任何异常，然后可用于诊断疾病。

科学家指出，虽然人工智能工具的性能令人印象深刻，尤其是在检测糖尿病视网膜病变等眼部疾病方面。对于预测心脏病、心力衰竭、中风和帕金森氏症等全身性疾病，虽然其表现并不完美，但仍然超越了许多其他人工智能模型。然而，随着时间和数据的推移，它会变得更加准确。

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