重磅进展！谷歌AI从视网膜图像识别心血管疾病

药明康德/报道

人们都说，眼睛是心灵的窗口。殊不知，眼睛也可以成为心血管疾病的“探测器”。

近日，谷歌大脑研究小组（Google Brain team）发表的一项研究显示，人眼的视网膜图像能够非常准确地预测影响心血管健康的风险因素，而这一成果是通过AI技术来实现的。这项研究被发表在了《自然》子刊《Nature Biomedical Engineering》上。

评估心脏健康，需要经历一个漫长和复杂的过程（图片来源：Pixabay）

过去评估心脏健康的过程既漫长又曲折：医生必须手动检查各种因素，包括年龄、性别、吸烟习惯、血压和胆固醇水平等，同时需要考虑患者是否患有糖尿病等可能导致心脏病发作的其他疾病。综合考虑各种情况之后，医生才可以对患者的心脏健康状况作出诊断。然而，谷歌的人工智能算法大大的简化了这些流程。

通过对284335名患者的数据进行深度学习的算法研究，研究人员能以惊人的高准确度预测病人的心血管疾病风险因素，而这些因素在此之前并不能通过视网膜图像被识别出来。风险因素包括：年龄、性别、吸烟状况、收缩压、不良心血管事件等。例如，深度学习技术通过视网膜图像区分吸烟者与不吸烟者，准确率达到了71%。此外，虽然医生通常可以区分严重高血压患者和正常患者的视网膜图像，但AI算法可以进一步预测在11 mmHg以内的患者平均收缩压。

左图：正常的视网膜图像；右图：视网膜的黑白图像，其中AI算法在推测影响心血管因素时使用的像素被标记为绿色（图片来源：《Nature Biomedical Engineering》）

“我们的算法可以相当准确地预测导致心血管问题的风险因素，”谷歌大脑团队产品经理Lily Peng博士表示：“这是一个尤其令人兴奋的发现。因为该发现表明，在未来我们可能会发现更多的方法，来用视网膜图像来诊断更多的健康问题。”

在把关注点放在人类身上的同时，谷歌大脑团队还在深度学习系统的内部进行探索，从而找出算法的关键所在。这一举措可以让研究人员解释他们的技术是如何运作的，反过来也会让医生对这个项目更加有信心。

谷歌大脑团队产品经理Lily Peng博士（图片来源：LinkedIn）

Peng博士同时说道：“我们利用深度学习，在人体产生的变化和疾病之间建立联系，就像医生在诊断疾病时，会将体征及症状与新疾病的诊断联系起来一样。这可以帮助科学家做出更有针对性的假设，从而推动未来的广泛研究。”

展望未来，谷歌大脑研究小组将进一步研究生活方式的变化、药物治疗等干预方式对心血管疾病的影响，并将继续产生新的假设和理论，同时进行测试。我们也期待AI在未来带给我们的更多惊喜。

参考资料：

[1] Google AI Looks Deep Into Your Eyes to Predict Heart Disease

[2] Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning