从眼睛里，竟能读出早死的预兆？( 二 ) 图|Pixabay人的实际年龄

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用AI预测的视网膜年龄减实际年龄，得到的差值可以分为四组，每组包含25%的人。第一组（蓝色）差值最小，第四组（红色）差值最大。差值越大，存活概率（纵轴上的数据）越小|原论文
具体看来，视网膜年龄与实际年龄的差值每扩大一年，图片主人在11年观察期内的死亡概率会增加2% 。或者说，视网膜年龄比实际年龄老得越多，死亡概率越高，存活机会越小。其中，视网膜比实际年龄老3岁以上的人，被科学家称作“快速衰老者”（fastager）。
被调查的三万多人里，一共有1871人在观察期内过世。其中， 321人（17.2%）的死因可以归结于心血管疾病， 1018人（54.4%）是癌症，余下532人（28.4%）是其他原因。而这些情况又可以分开讨论。
如果抛开心血管疾病和癌症，只看其他部分，视网膜年龄与实际年龄的差值每扩大一年，死亡概率会升高3% 。如果把这个差值按从小到大排列，那排名后25%的人，与排名前25%的人相比， “其他原因”的死亡概率要高出67% 。
而单看心血管疾病的案例时，科学家发现视网膜年龄与实际年龄的差值，和死亡率之间的关系并不明显。但团队认为，这不代表视网膜无法反映心血管的衰老进程，只是随着医学发展，一些曾经致命的心血管问题已经可以拯救，令相关疾病的死亡率下降了。

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图|Pixabay
由此科学家相信，视网膜年龄与实际年龄的差值，可以作为人体衰老的生物标志物（biomarker），也可以用来预测死亡风险。
这有科学依据么？
假如只是AI预测出的结果，而缺乏科学解释，那么用视网膜图片来推测衰老程度的方法，可能也很难走得更远。所以，图像里的视网膜究竟能显示出哪些健康问题？
比如，肾脏疾病就常常和眼部疾病结伴而行。毕竟，眼睛和肾脏在结构、发育和遗传路径上都有许多相似之处：眼睛里的脉络膜和肾小球，拥有结构相似的血管网络；视网膜和肾小球的滤过屏障，拥有相似的发育路径。
过往已经有研究表明，慢性肾病和视网膜黄斑病变有关；还有研究表明，视网膜微血管参数异常可以用来预测慢性肾病。视网膜中的栓子，就是可以阻塞血管的团块，也被科学家证实和慢性肾病等许多疾病都有关联。
而本文的主角，那只预测视网膜年龄的AI ，它有个注意力机制：就是会判断图片上的哪些区域更有助于自己的预测，然后把那些部分的权重加大。而研究团队说， AI在眼底图中更关注的区域也是视网膜的血管部分。

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【从眼睛里，竟能读出早死的预兆？】左为眼底图，右为同一张眼底图被AI高亮了重点区域|原论文
至于心血管疾病，虽然科学家这一次没有找到相关死亡率和视网膜年龄差之间的联系，但如果不讨论死亡数据，从前就已有不少研究认为，眼睛是了解心血管疾病的窗口。
比如，雅典大学的伊利亚斯·乔治亚斯（IliasGeorgalas）教授介绍过一个病例。希腊一位77岁男子的右眼，在大约1小时内出现了三次短暂的视力模糊，每次持续5分钟左右。
就诊之后，医生说他的眼压正常且视力良好，但仔细观察后发现，是一个血凝块阻断了视网膜一条分支动脉的血液供应。而查看眼睛，是医生检查患者体内血管系统的一种简单方法。乔治亚斯教授说，当其他部位出现血管问题，大多能从眼睛里看出来。