视网膜微血管变化可早期预测心血管风险
摘要
研究指出，视网膜微血管结构与功能变化（如管径、迂曲度、分支模式、灌注特征）与高血压、糖尿病、卒中、冠心病和心衰相关。因视网膜血管与冠状动脉、脑血管在结构和生理上高度相似，其成像可无创反映全身血管健康状况。光学相干断层扫描血管成像（OCT-A）等技术能精细分析视网膜微循环，结合人工智能和深度学习，可从眼底照片自动提取高维血管特征，辅助个体化心血管风险分层。
信息来源： PubMed Ophthalmology 发布于 2026年6月19日
要点速览
- 视网膜微血管变化（如管径、迂曲度、分支模式、灌注）与高血压、糖尿病、卒中、冠心病和心衰存在关联。
- 光学相干断层扫描血管成像（OCT-A）可详细分析视网膜血管结构和微循环功能。
- 人工智能与深度学习技术已能从眼底照片中自动提取高维血管特征，用于预测心血管风险。
本站解读
这项研究的核心结论很实在：眼睛里的小血管变化，比如变细、打弯、分支异常或血流减少，往往比心脏病、中风等大问题早出现很久——是全身血管损伤的‘前哨信号’。它不是靠一个新药或新手术，而是把已有的眼底照相和OCT-A检查，用AI重新‘读’出更多隐藏信息，让一张普通眼底图也能提示心血管风险。
研究设计属于证据链中的‘机制整合型综述’，没有报告具体样本量或临床试验数据，因此不能直接等同于‘某AI模型在10万患者中准确率达92%’这类强效验证；它更像一份扎实的路线图，串联起病理机制、影像技术和AI落地的逻辑闭环。短期内不会改变门诊流程——医生不会单凭眼底照就开降压药，但未来3–5年，随着多中心验证推进，这类生物标志物可能嵌入基层筛查系统，成为常规体检的延伸项。
普通人无需立刻复查眼底，但若已有高血压、糖尿病或家族性心脏病史，可意识到：一次常规眼科检查，可能比想象中承载更多全身健康信息。国内情况有待确认。
常见问题
我体检时拍了眼底照，能看出心脏有没有问题吗？
目前还不能单靠一张眼底照确诊心脏病，但研究发现，视网膜微血管的异常变化（如血管变细、扭曲、分支紊乱）常早于高血压、冠心病等疾病出现，可能提示心血管风险升高。AI分析眼底图像正在探索用于辅助风险评估，但尚未作为独立诊断工具。如有疑虑可咨询眼科医生。
AI看眼底就能预测中风或心梗？靠谱吗？
现阶段AI分析眼底图像尚处于风险预测研究阶段，不是诊断工具。它依赖大量数据训练，识别与心血管疾病相关的微血管模式，但需结合血压、血糖、血脂等传统指标综合判断。论文未提供具体准确率或验证样本量，因此不能替代临床评估。如有疑虑可咨询眼科医生。
延伸阅读
视网膜AI模型可微调心血管风险分层
研究基于英国生物银行40672名未用他汀的中年人（40–69岁，无糖尿病），评估视网膜AI风险评分对10年动脉粥样硬化性心血管病（ASCVD）的预测价值。结果显示，该AI评分在调整SCORE2后仍显著预测ASCVD（极高危组HR=2.32）；加入AI评分后，有1.2%的参与者被重新分类至ESC/EAS他汀用药建议边界两侧，净重分类指数为0.012；但未提升C指数或临床净获益。
AI通过眼底图像识别心血管疾病风险
研究团队开发了名为AVSeg-XAI的可解释深度学习框架，用于自动区分眼底图像中的动脉与静脉，并提取34个血管几何与拓扑特征。该模型结合15项无创临床指标（如年龄、BMI、血压），在卡塔尔生物银行队列中实现了0.81的CVD风险预测AUC，女性和45–55岁人群表现更优（AUC达0.83和0.90）。研究验证了视网膜微血管作为非侵入性心血管健康标志物的可行性。
视网膜图像可预测生理年龄并揭示性别特异性衰老特征
研究利用英国生物银行71343名参与者的彩色眼底照片，微调RETFound基础模型预测实际年龄，平均绝对误差为2.85年。由此计算出的‘视网膜年龄差’（预测年龄减实际年龄）与心血管代谢指标、炎症水平、认知功能、全因死亡、痴呆、癌症及新发心血管疾病显著相关。全基因组分析发现多个与长寿、代谢、神经退行及年龄相关眼病相关的基因。分性别建模显示，男性更关联代谢综合征，女性则更突出视网膜血管变化，且绝经后女性的视网膜年龄差增大，临床关联模式趋近男性。