提到癌症，总会让人不寒而栗，仿佛离死亡仅剩一步之遥。
很多人不知道的是，在中国乃至世界给人们造成最大健康伤害的并不是癌症，而是人类健康的“第一杀手”——心脑血管疾病。
《中国心血管健康与疾病报告》显示，我国心血管病患病率处于持续上升态势，目前患病人数约3.3亿。
更令人担忧的是，近年来我国城乡居民心血管病死亡率也呈上升趋势，目前，心血管病死亡居我国城乡居民总死亡原因的首位，在农村的占比为46.66%，城市为43.81%。
如今，患高血压、血脂异常、糖尿病、肥胖等疾病的绝对人数不断攀升，未来心脑血管病给居民和社会带来的负担或许会越来越重。
如何解决心脑血管病防控的困境？
不久前，由鹰瞳Airdoc协办的“第九届论健暨第十一届全国体检中心主任高峰论坛”前沿创新智慧论坛召开。
会上，中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会委员兼秘书长、北京大学临床研究所研究员解武祥教授作《视网膜人工智能分析助力心脑血管疾病风险预测》主题演讲，为大家讲述了心脑血管病防控的关键一环——风险预测的“前世今生”和未来展望。
演讲文字实录编辑整理如下：
尊敬的各位专家，大家好！非常感谢曾强教授邀请参加本次论健。我是来自于北京大学临床研究所的解武祥，今天给大家汇报的题目是《视网膜人工智能分析助力心脑血管疾病风险预测》。
心脑血管病居我国首位死因疾病负担沉重
据大家所知，我国心脑血管疾病的疾病负担呈现逐年上升的趋势。根据《中国居民营养与慢性病状况报告（年）》显示，心脑血管疾病属于我国首位死因，占所有死因的43%。
右边这张图是年周脉耕教授在《TheLancet（柳叶刀）》上发表的中国疾病负担报告，我们可以看到从年~年，卒中和缺血性心脏病位于我国的死因首位，呈现快速上升的趋势。
这一张图是年~年我国的心血管疾病死亡在农村和城市地区的趋势分析。其中红线是农村地区，我们可以发现在年左右，农村地区的死亡率反超城市地区，而且呈现加速上升的一个趋势。
这些数据显示，在我国心脑血管疾病不仅死亡风险占所有死因的比例最高，而且还呈现逐年上升的趋势。这就提示我们，心脑血管疾病的疾病负担是非常重的。
心脑血管病防控重点：早发现，早治疗
目前心脑血管疾病的防控重点仍然应该是早发现、早治疗，那么如何去早发现呢？这就涉及到风险预测的问题。
美国的弗兰明汉研究是提出心脑血管疾病风险预测模型的鼻祖。其实理论很简单，就是在基线的时候，我们收集受试者的年龄、性别、胆固醇、血压、糖尿病以及是否吸烟这一些简单的指标，我们就可以预测出每个个体未来十年的发病风险。
这样的话，我们就可以把这些高发病风险的人群给早期识别出来，给予他们尽早的，不管是生活方式干预也好，膳食干预也好，还是药物干预。
把他们的相关的危险因素控制下来之后，比如说我们把血压控制下来，它可能未来就不会发生或者说延缓发生心脑血管疾病。
这也就是我们“健康中国行动”提倡的早发现、早治疗，就是把疾病扼杀在摇篮当中。
心脑血管病风险预测有了中国模型
我们中国人群和欧美人群，实际上在心脑血管疾病方面是存在一些差异的。
差异在哪儿呢？首先我们中国人群冠心病的发病率要显著低于白种人，脑卒中的发病率又要显著高于白种人，所以我们是不能直接把美国队列的发病风险预测模型直接应用于中国人群。
那么我们中国学者自己开发出了一些适用于我国人群的心脑血管疾病发病风险的预测模型，医院刘静教授基于CMCS队列（中国11省市心血管病危险因素队列研究）开发的冠心病的发病风险模型；我们临床研究所武阳丰教授基于中美前瞻性队列研究开发的缺血性心血管疾病的模型，也就是ICVD（缺血性脑血管病）模型；医院顾东风教授团队基于两个队列开发的ASCVD（动脉硬化性心血管疾病）的模型。
这些模型大致的方法和纳入的关键指标实际上是大同小异的，基本上是一致的。
我们拿武阳丰教授在《Circulation（循环）》杂志上发表的这篇ICVD的十年风险模型为例，我们可以看到实际上模型只纳入了性别、年龄、收缩压、BMI（身体质量指数）、总胆固醇、是否吸烟、是否患有糖尿病，这几个非常简单的指标，那么就可以构建出未来十年发病风险的一个简要的积分表，对应这个积分表我们就可以查出每个个体未来十年的发病风险。
对于这个模型最重要的评价指标曲线下面积（AUC），不管是在男性还是女性中都达到了一个非常好的水平，接近0.8。
传统模型存在应用难点，亟需新的突破口
但是这些模型虽然都建立完成了，不管是刘静教授、武阳丰教授还是顾东风教授团队建立的这些模型，都还存在一些应用上的难点。
比如说，相对来说采集的指标过多，我们要去询问受试者的年龄，去测他的BMI，还要采血去测血脂和血糖，这是有创的。
另外血液检查还需要一定时间，一般来说第一天测了，怎么得到第二天（出检查结果），或者至少是上午测，（检测）非常快到下午才能出来（结果），至少得耗2~4个小时。
检测还有一定的成本，目前基础成本大概30~40块钱；另外对于临床医生或者说社区的医疗卫生人员来说，计算也相对复杂。
所以这就导致我们应用以及普及（风险预测模型）的难度增大。
视网膜有望成为预测心脑血管病风险的窗口
我们有一个非常好的模型，但就算预测得再准，不能获得广大医疗人员的应用，那也是没有发挥它的价值。
所以我们团队近些年来一直在找这个突破口，怎么能够去更好地应用这些已有的心脑血管疾病的预测模型。
近几年我们发现，视网膜有望成为预测心脑血管疾病风险的一个窗口。
为什么呢？首先视网膜血管它本身是脑部血管的一个延伸，而且是人体当中唯一能够通过照相机直接拍摄到的血管。
其次它是无创的，能够快速拍摄。每一个受试者大概30秒钟就可以拍摄到双眼的眼底照片。
另外拍摄无需专业医生。眼科医生毕竟是非常宝贵的资源，我们的护士或者研究生通过简单培训，就可以快速准确地拍摄。
现在的仪器也非常的先进，能够做到无需散瞳、自动对焦。
现在关键的问题是，我们是否能够建立起这个视网膜与心脑疾病之间的一个关联？
一张眼底照片预测未来十年心血管病风险
实际上在年，Google的科学家在《Nature（自然）》子刊发表了一篇论文就提示，通过眼底照片他们可以准确地预测年龄、血压，还可以预测性别以及心脑血管病史。
这篇研究也给了我们信心，就是我们可以通过眼底照片准确地预测未来十年的心血管病风险。
年8月，北京大学临床研究所与鹰瞳Airdoc合作研究成果发表于《ScienceBulletin》杂志
这是我们开展的工作，年发表在国内非常知名的《ScienceBulletin》杂志。
首先我们纳入了三十多万人，（他们）来自于中国19省市的体检人群，并且都收集了眼底照片，收集了ICVD十年风险预测模型需要的指标，包括年龄、性别、总胆固醇、BMI、收缩压、糖尿病和吸烟史。
有了这七个指标后，我们通过模型，把每个受试者的ICVD十年风险给计算出来。
计算出来后，我们给每个受试者的眼底照片进行标注，告诉计算机（人工智能）这张照片它对应的十年风险是多少。然后基于这种海量的数据，让机器去深度学习，就构建了从眼底照片直接到ICVD十年风险的关联性。
未来我们只要拍摄眼底照片，通过这个人工智能的模型，就可以快速地、自动地把这个十年风险的得分计算出来。
这就是我们一个简要的人工智能模型开发的整体流程。
我们（受试者）人群分为三部分。第一部分是建模使用了中国十九省市的38万人，共计接近80万张眼底照片。这些建模的人群都是来自于体检人群。还有一部分体检人群是随机抽出来作为内部验证的，大概接近2万人，也就是4万张眼底照片是做内部验证的。除此之外，我们还找了一个独立的社区队列，这个队列以中老年人为主，总共纳入了一千多人。
接下来我们看看大致的结果。对于年龄的预测，我们通过眼底照片估算出来的年龄和这个受试者实际的年龄（对比），R（决定系数，衡量预测模型好坏）达到0.。
我们通过眼底照片去判断这个受试者是否有高血压病史，曲线下面积（AUC）达到了0.9，糖尿病史接近0.91，性别是接近0.99。
我们人工智能算法模型预测的十年风险与通过传统的模型计算出来的十年风险对比，两者之间的关联性达到0.88，这是在内部验证中，在外部验证中也达到了0.64。
这些结果就说明，我们通过眼底照片直接估算未来十年的缺血性心脑血管疾病发病风险是可行的。
同时我们如果以十年风险≥5%为切点定义中高危人群的话，我们通过眼底照片直接判别受试者是不是中高危人群，这个判别能力我们可以看到在内部验证中达AUC到了0.97，在外部验证中达到0.86。
如果我们把这个十年风险≥7.5%，也就是按照美国指南的定义≥7.5%，归类高危人群的话，这个（算法模型的）判别能力依然是非常优秀的。
这些数据证实，在未来的工作中我们可以直接通过眼底照片去识别未来缺血性心脑血管疾病的高危人群。
在未来的后续研究中，（项目组）将在我国大样本的体检和社区人群中，前瞻性地随访基线人群，然后在我们眼底照片和随访过程中是否发生事件建立一个关联性，来判别或者是进一步更新、改善、升级我们的人工智能模型。
这也是人工智能的一大优势，可以不断地去更新和自我学习。
未来在社区或者说体检中心、医疗机构，只要安装一台便捷的眼底自动照相设备，即可在1分钟内轻松、快速、无创地获取未来十年ICVD的发生风险。
这无疑对于早期发现高危人群，早期启动危险因素干预，从而降低心脑血管疾病的发病率和死亡率，减少治疗费用而产生巨大的经济效益。
谢谢大家。
专家总结
葛珊珊葛珊珊
医院健康管理中心主任
山西省健康体检与管理专业质量控制中心主任
心脑血管疾病是我国排名第一的死亡原因，其预防目前仍然是现代医学的难题。视网膜血管是脑部血管的延伸，是唯一能够拍摄到的血管。目前国内外研究显示，视网膜人工智能技术通过对眼底图像的分析，能够预测和构建缺血性心脑血管疾病所需的血压、血糖、动脉硬化程度等参数，预测心脑血管疾病风险具备良好的可行性。视网膜人工智能技术无创且便捷，对心血管疾病尽早采取针对性的防治措施具有良好的指导价值。