围绕九游在线-谷歌和Verily发布新研究，通过AI分析视网膜图像可检测心脏病，本文从实际体验和常见需求出发重新整理相关内容。不过谷歌和Verily的这项研究更为明确。从论文中我们得知，这两家公司的算法，需要自己分析患者年龄、性别、吸烟史、血压、血糖等涉及信息，并通过AI分析这些指标对心血管产生的影响来评估心脏中风的概率。
谷歌回应，在经过一系列测试之后，该系统与用作预估心脏中风概率的标准测试（欧洲SCORE系统）的准确性完全完全一致。图片来源：Google(公众号：)9月4日消息 据外媒 Quartz 2号报导，近日谷歌与其母公司Alphabet旗下的生命科学公司Verily公布了一项新的研究，称之为在旋即的未来可以通过AI技术分析视网膜图像，来检测患上心脏病的概率。跟据谷歌和Verily的研究人员于上周四公开发表的论文《Predicting Cardiovascular Risk Factors from Retinal Fundus Photographs using Deep Learning》表明，研究人员通过AI分析，需要寻找视网膜图像中不存在的心脏病风险的新指标。
了解到，仅有就目前而言，医生相当严重依赖血液检查来确认患上心脏病的概率。而假如基于视网膜图像来做到此类测试，不仅可增加疾病侵略的风险，也更容易用于AI技术来做到病理分析。虽然主流医学早已找到了一些信号，称之为视网膜图像可以检测心脏病。
虽然谷歌称之为其测试与SCORE测试结果非常，但论文中没与标准等价测试结果的对比解释，所以目前无法确认AI否知道像医生一样好。研究人员还回应，虽然谷歌与Verily搜集了近30万人的数据，但这些数据主要集中于两个地方——白人和西班牙裔患者。并且，这一研究目前还没展开同行评审。在论文中，研究人员也警告，虽然系统检测效果较好，但对于AI来说，30万的数据集依然较小，还须要更进一步测试。
如，样本中患者的预测年龄57.6岁，实际年龄59.1岁。该AI样本预测患者为一名不吸烟者且无糖尿病的女性，与真实情况吻合。患者的身高体重指数（BMI）为26.3千克/每平方米，实际为24.1千克/每平方米，两者差距并不大。
AI预测患者心脏的收缩压与舒张压分别为148.0mmHg与86.6mmHg，而患者心脏的则分别为148.5mmHg与78.5mmHg，结果十分相似。这项研究主要用于了深度自学的方法，从284335名患者搜集了信息训练模型。同时，研究人员还使用了12026名和999名患者的信息作为检验数据集。
最后，论文结论指出，通过AI分析视网膜信息获得的结果与患者真实情况大致相同。综合以上内容，读者可以结合自身需求继续关注九游在线-谷歌和Verily发布新研究，通过AI分析视网膜图像可检测心脏病的后续变化。
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