基于视网膜人工智能评估的《三百万体检人群健康蓝皮书》
本次《蓝皮书》不仅包括了眼底异常的人群分布情况,更是加入了心脑血管疾病、糖尿病、高血压、贫血等人工智能风险评估的验证,并且针对持续进行健康体检人群的健康状况以及结合线下健康调查的数据结果进行分析,旨在进一步提高我国居民和企事业单位对包括眼健康在内的全身健康的重视,树立健康观念,提高慢病风险防控意识。
由左至右:爱康集团创始人、董事长兼CEO张黎刚;首都医科大学附属北京同仁医院副院长魏文斌;中国射击运动员、中国奥运金牌第一人许海峰;中华医学会健康管理学分会前任主任委员、解放军总医院第二医学中心健康管理研究院主任曾强;国家科技信息资源综合利用与公共服务中心眼科大数据联合实验室主任、科学技术文献出版社社长胡红亮;鹰瞳Airdoc创始人张大磊
今年是爱康集团联合鹰瞳Airdoc第四次发布《蓝皮书》,样本人数已经突破300万人次。“人工智能正在改变医疗服务的方式,未来希望与各位医疗专家、人工智能创新企业、体检行业一起,努力让眼底拍照人工智能评估成为体检的标准项目。”爱康集团创始人、董事长兼CEO张黎刚说到。
发布会上,张黎刚针对此次发布的《蓝皮书》进行了全面解读并表示,视网膜人工智能评估这项技术的普及应用也给体检服务带来了新的变化,“绝大多数人来体检是为了排除癌症,眼科检查并非是大家最关注的,易被忽略,特别是由于具有丰富的眼底疾病诊断经验的医师整个中国也仅有1000位左右,因此传统体检模式很难有机会第一时间发现眼底的一些早期疾病”,而引入该项技术弥补了眼科专家资源的不足,并获取以前眼科常规检查难以获得的信息,同时,除了发现眼底本身的疾病外,还从眼底的血管异常来判断心、脑血管异常等。
视网膜人工智能评估成为监测慢病风险新手段
“眼睛是心灵的窗口,也是我们全身健康的窗户。”首都医科大学附属北京同仁医院副院长魏文斌表示,视网膜是人体唯一可以直接观测血管和神经的组织,视网膜上的血管和视神经与全身血管和中枢神经系统相连。通过一张彩色眼底照片,不仅仅能够筛查眼病,还能够进行全身慢病风险的评估和干预,从而真正做到全生命周期的健康管理。
40岁以上人群,心脑血管高风险检出率呈跳跃性增长
据介绍,视网膜心脑血管风险指数是鹰瞳Airdoc研发的用于评估国人缺血性心脑血管疾病危险度评估的方法和评估工具。基于适合我国人群疾病特点的ICVD(ischemiccardiovasculardiseases)模型原理,通过百万级数据的人工智能学习,可以通过视网膜图像评估心脑血管疾病风险。
在本次记录心脑血管风险的样本人群中,心血管高风险检出31,020人,占比为1.2%,心血管中高风险检出55,073人,占比为2.1%;脑血管高风险检出65,632人,占比为2.5%,脑血管中高风险检出243,433人,占比为9.4%。
结果显示,人工智能心血管风险预测和脑血管风险预测的高风险和中高风险占比随年龄的增大而增加,在40岁以后出现跳跃性增长,提示心血管和脑血管风险的显著改变,建议40岁以上的人群应该定期进行心脑血管风险的评估,警惕心脑血管事件的发生。
50岁以后糖尿病、高血压风险显著增高
视网膜是糖尿病血管损伤的常见靶器官,糖尿病发展到一定阶段时会在视网膜上出现微血管瘤、出血、渗出等特征性表现。另外,高血压的发生对眼部的结构与功能有着深刻的影响,血压升高可引起视网膜、脉络膜及视神经结构的循环障碍,继发一系列病理生理改变。
在本次记录糖尿病、高血压风险预测结果的样本人群中,糖尿病高风险检出357,291人,占比为13.8%,糖尿病中高风险检出697,136人,占比为26.9%;高血压高风险检出628,511人,占比为24.2%,高血压中高风险检出513,132人,占比为19.8%。
结果显示,人工智能糖尿病、高血压风险指数高风险的占比随年龄的增大而增加,在50岁以后出现跳跃性增长,而中高风险占比在50岁时出现拐点,这意味着进入50岁以后,糖尿病、高血压的风险会出现较大幅度的上升,中高风险人群有较大可能变为高风险人群,提示50岁以后糖尿病、高血压风险的显著增高,年龄接近50岁及50岁以上人群更应该关注自身高血压、糖尿病的风险情况,做好监测和健康管理,防患于未然。
女性贫血高风险检出率是男性的12倍
贫血患者的视网膜会出现特征性表现,例如视网膜背景苍白、视盘色淡、视盘附近区域静脉颜色变淡,与动脉难以区分等。
在本次记录贫血风险预测结果的样本人群中,贫血高风险检出40,230人,占比为1.8%;中高风险检出168,821人,占比为7.6%。
结果显示,人工智能评估贫血高风险的检出率女性明显高于男性,女性人工智能贫血预测结果高风险的检出率是男性的12倍,提示各年龄段的人群尤其是女性应该定期进行人工智能贫血风险评估,警惕贫血的发生,并及时采取干预措施。
不同风险人群相关异常指标的检出率存在显著差异
此外,《蓝皮书》还根据相关指南中明确的诊断标准,对视网膜人工智能评估的预测结果进行了验证。
结果显示,不同风险人群相关异常指标的检出率存在显著差异:高风险人群在心血管异常、脑血管异常、糖尿病、高血压、贫血的检出率上,分别是低风险人群的3.1倍、2.6倍、237倍、158倍、495倍。通过视网膜人工智能风险预测,能够较好地评估相关慢病的风险情况。
连续检测有助于早期发现健康隐患
中华医学会健康管理学分会前任主任委员、解放军总医院第二医学中心健康管理研究院主任曾强指出:“健康干预实际上不是一蹴而就的,而是阶段性的,需要不断观测身体状况的变化。通过视网膜人工智能技术可以进行个性化的动态监测,为制定健康管理方案提供很好的基础。”
中华医学会健康管理学分会前任主任委员、解放军总医院第二医学中心健康管理研究院主任曾强进行主题发言
国家科技信息资源综合利用与公共服务中心眼科大数据联合实验室主任、科学技术文献出版社社长胡红亮亦表示:“利用人工智能技术和大数据可以帮助我们更简便、快捷地了解自己的健康状况,做到‘千人千面’的健康管理。”
国家科技信息资源综合利用与公共服务中心眼科大数据联合实验室主任、科学技术文献出版社社长胡红亮进行主题发言
鹰瞳Airdoc创始人张大磊分享了连续多次进行视网膜人工智能评估的几个真实用户案例,他们有的有糖尿病、高血压病史,初次评估时眼底无相关病变,在后续评估中发现出血、棉絮斑,提示相关慢病控制不理想,应及时干预;有的初次评估时已发现出血、棉絮斑样改变,提示糖尿病视网膜病变、分支静阻等,如果干预不及时可能严重损伤视力,再次评估时视网膜可见已进行激光手术,病灶减少。“在从健康体检到健康评估,再到健康干预的这个闭环中,当我们给用户更多信息的时候,用户才能更精准也更有信心地完成健康干预,从而更多地获益。”
鹰瞳Airdoc创始人张大磊分享真实用户案例
本次《蓝皮书》新增了连续进行视网膜人工智能评估板块,了解连续进行视网膜人工智能评估对于及时发现疾病情况,避免不良预后的重要意义。
初次评估中高风险及以上人群,更应加强持续监测
在不同年度连续进行视网膜人工智能评估的112,753人中,发现在后次体检中出现心血管异常指标314人,脑血管异常指标81人,糖尿病异常指标455人,高血压异常指标6,268人。
结果显示,初次评估时相关疾病风险预测结果显示等级越高的人群,未来越容易在体检过程中出现相关疾病指标异常。其中,在初次高血压风险预测结果显示中高风险及以上人群,未来体检出现高血压异常指标的检出率高达25.7%。
数据来源:基于视网膜人工智能评估的《三百万体检人群健康蓝皮书》
这说明评估结果显示为中高风险及以上人群,更应该加强持续监测,及时了解健康状况变化,早期发现疾病隐患,减少不良事件的发生。
连续监测新发现171例威胁视力的重大阳性
《蓝皮书》显示,连续进行视网膜人工智能评估有助于及时发现眼底异常的进展,了解干预和治疗后的恢复情况,及时发现威胁视力的重大阳性疾病。
在连续进行视网膜人工智能评估的样本人群中,累计新发现171例威胁视力的重大阳性疾病。其中,视网膜脱离6例;视乳头水肿2例;分支静脉阻塞95例;黄斑裂孔40例;高度疑似青光眼28例。
数据来源:基于视网膜人工智能评估的《三百万体检人群健康蓝皮书》
*注:重大阳性指发生于视网膜的严重异常需要立即到医院确诊或排除可能引起严重视力损伤的病变
预防慢性病,从健康生活方式入手
本次《蓝皮书》还增加了生活方式对疾病发生情况的数据统计,直观了解家族史、吸烟、饮酒对健康风险的影响。
结果显示,相较于其他疾病或无疾病人群,有“冠心病家族史”和“脑卒中家族史”的体检人群心脑血管高风险占比更高,有“糖尿病家族史”和“脑卒中家族史”的体检人群糖尿病高风险占比更高,有“高血压家族史“和“脑卒中家族史”的体检人群高血压风险更高。
“吸烟”和“吸烟(含戒烟)”的体检人群心血管、脑血管、糖尿病和高血压高风险占比分别是“不吸烟”的体检人群的2.8倍、2.5倍、1.6倍、1.4倍。吸烟会增加相关慢性病患病风险。
“饮酒”的体检人群心血管、脑血管、糖尿病、高血压高风险占比分别是“不饮酒人群”的2.5倍、2.5倍、1.4倍、1.4倍,且饮酒频次越多,高风险占比越高。饮酒会增加相关慢性病患病风险。
当前,爱康旗下体检中心均已配备鹰瞳Airdoc人工智能视网膜健康风险评估产品,以期帮助更多人尽早发现疾病隐患。“眼科健康是必须要重视的”,张黎刚表示未来希望与各位专家、企业一起,像身高、体重、血压、心电图一样,“努力让眼底拍照人工智能评估成为体检的标准项目”。