人工智能对视网膜静脉和动脉网络的成像可以准确地预测心血管疾病和死亡，而无需血液检查或血压测量，在线发表在《英国眼科杂志》上的研究。

因此，研究人员建议，它为处于循环系统疾病中高风险人群的高效，非侵入性筛查测试铺平了道路，而这种测试不必在诊所进行。

循环系统疾病，包括心血管疾病、冠心病、心力衰竭和中风，是全世界健康不良和死亡的主要原因，仅英国就有1/4的死亡。

研究人员说，虽然存在几种风险框架，但这些框架并不总是能够准确地识别那些将继续发展或死于循环系统疾病的人。以前发表的研究表明，视网膜的微小静脉和动脉(小动脉和小静脉)的宽度 - 接收和组织视觉信息的眼睛部分 - 可以提供循环系统的准确早期指标。但目前尚不清楚这些发现是否一致且平等地适用于男性和女性。

因此，研究人员开发了一种完全自动化的人工智能(AI)算法(视网膜血管拓扑和siZe的QUantit分析，简称QUARTZ)，以开发模型来评估视网膜脉管系统成像的潜力以及预测血管健康和死亡的已知风险因素。

他们将QUARTZ应用于来自88，052名年龄在40-69岁之间的英国生物银行参与者的视网膜图像，专门观察视网膜中小动脉和小静脉的宽度，血管面积和弯曲程度(曲折度)，以开发中风，心脏病发作和循环系统疾病死亡的预测模型。

随后，他们将这些模型应用于欧洲癌症前瞻性调查(EPIC)-诺福克研究的7411名年龄在48-92岁之间的参与者的视网膜图像。将 QUARTZ 的性能与广泛使用的弗雷明汉风险评分框架进行了单独和联合比较。