未来中风的风险可能会在你的眼睛里显现出来

眼睛测试可能是评估中风风险的简单方法。一项新研究确定了视网膜（眼睛后部的光敏感组织层）中的 29 个血管“指纹”，这些血管“指纹”与中风风险增加显着相关。

国际研究团队表示，他们的人工智能技术可以帮助及早发现问题并拯救生命——约 90%中风归因于可改变的危险因素，包括血压和不良饮食。

“当与年龄和性别相结合时，新确定的视网膜参数与已确定的传统风险因素相比，对中风风险具有相当的预测能力，”写该团队在他们发表的论文中。

这项工作建立在先前的研究研究眼睛和大脑如何连接，以及眼睛血管如何反映大脑血管的特征。中风是由于流向大脑的正常血流中断或阻塞，导致大脑缺乏氧气和营养而引起的。

视网膜图像通过眼底摄影– 使用类似显微镜的相机 – 从更广泛的研究数据库中注册的 45,161 个人中收集数据。在这些参与者中，有 749 人在数据库覆盖的时间段内（平均 12.5 年）患过中风。

一个机器学习人工智能方法被用来发现中风志愿者的一致的眼部血管模式，包括血管的密度和形状。总共发现了 29 种与中风风险相关的视网膜血管特征。

研究人员发现，人工智能识别的视网膜参数与中风可能性增加 9.8% 至 19.5% 相关，并且他们能够将这些参数联系起来早期研究眼部血管和中风风险。

“这一发现与之前的研究一致，之前的研究发现与中风危险因素有关，包括年龄、高血压和动脉粥样硬化，”写研究人员。

“我们的研究结果表明，这种关联主要是由于动脉密度参数造成的。从病理学角度来看，这可能是由于氧气和营养供应受损造成的。”

换句话说，一些可能引发中风的潜在问题眼睛的血管——尽管这项研究还不够全面，无法证明直接的因果关系。

预测中风的可能性很复杂，因为有许多不同的因素在起作用，到。并非所有这些都会出现在眼科检查中，但这些肯定有助于及早识别增加的风险。

与任何类型的可靠诊断扫描一样，如果更多的人能够更早地收到警告，那就意味着有更多的机会采取行动，并有可能防止病情发展为更严重的情况。

“该模型为中风风险评估提供了一种实用且易于实施的方法，特别是对于初级医疗保健和资源匮乏的环境，”写研究人员。

该研究发表于心。