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“心血管病发病风险评估是心血管病预防工作的重要基础，但实际工作中存在诸多困难，如何利用新技术使这项工作变得简单易行，利用眼底图像和AI技术是一个关键突破口。”中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会主任委员、北京大学临床研究所常务副所长武阳丰教授介绍，传统的心血管病发病风险评估方法需要事先采集血压、血脂、BMI等相关信息，之后应用回归模型计算得到心血管病发病风险。而基于眼底图像应用AI技术评估心血管病发病风险的方法具有即时、无创、易操作、成本低等优点。

北京大学临床研究所常务副所长武阳丰教授

6月30日-7月2日，中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会学术会议暨甘肃省第一届健康管理发展大会在兰州召开。会上，由中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会联合中华医学会心血管病学分会和中国健康管理协会健康体检分会，组织多学科专家共同制定的《基于眼底图像应用AI技术评估心血管病发病风险的专家共识》发布。

武阳丰教授介绍：“眼底视网膜上分布有大量血管，这些血管与全身血管相连，而且是全身唯一可以通过照相直接观察到的血管，它的健康与否反映了全身血管的健康状态，可以说是全身血管的‘晴雨表’。”

2021年8月，由北京大学临床研究所与北京鹰瞳科技发展股份有限公司合作在《Science Bulletin》上发表的研究成果显示，基于眼底图像的心血管病风险人工智能模型在内部验证中的AUC达到0.97以上。

基于此，多学科专家参考国内外相关专业指南，结合相关研究证据，经多次会议讨论，制定了《专家共识》，用于指导相关机构、广大医务人员和卫生工作者在日常工作中积极推广并正确使用这一新技术，促进心血管病的人群预防工作。据悉，正式的专家共识文本将于近期见刊发布。

中华预防医学会健康风险评估与控制专委会秘书长、北京大学临床研究所解武祥教授从技术的适用场景、适用对象、适用频率、适用眼底图像、人员培训、评估流程与结果解读等方面，对该《共识》进行了解读，在评估流程与结果方面，在拍摄眼底照片并输入软件后，软件即时给出评估结果，结果应包括：绝对风险，如10年心血管病发病风险，以百分数表示；发病风险等级，如“低危”“中危”或“高危”；相对风险，以倍数来表示相对于同龄人的风险水平；有既往数据时，应给出与既往评估结果的对比。解读评估结果后，应参考脑血管病一级预防相关指南提供医学建议。

北京大学临床研究所解武祥教授解读《专家共识》

“专家共识的形成具有首创性和前瞻性，有望进一步助推眼底图像人工智能产品的研发和走向临床，指导相关技术的标准化应用，真正为广大医务工作者所应用，服务于广大人群，实现心血管病的早防早治。”解武祥教授表示，未来在更多研究证据的支撑下，该技术不仅可用于大规模人群筛查与门诊机会性筛查，还可能用作个体心血管病预防干预措施有效性的监测评价与反馈，以及心血管健康的日常监测等。未来也将随着研究进展对这一《专家共识》进行更新。

责编：毛圆圆

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