Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning

眼底(子宫) 深度学习 人工智能 视网膜 平均绝对误差 血压 医学 接收机工作特性 计算机科学 眼科 心脏病学 机器学习 统计 内科学 数学 均方误差
作者
Ryan Poplin,Avinash V. Varadarajan,Katy Blumer,Yun Liu,Michael V. McConnell,Greg S. Corrado,Lily Peng,Dale R. Webster
出处
期刊:Nature Biomedical Engineering [Nature Portfolio]
卷期号:2 (3): 158-164 被引量:1545
标识
DOI:10.1038/s41551-018-0195-0
摘要

Traditionally, medical discoveries are made by observing associations, making hypotheses from them and then designing and running experiments to test the hypotheses. However, with medical images, observing and quantifying associations can often be difficult because of the wide variety of features, patterns, colours, values and shapes that are present in real data. Here, we show that deep learning can extract new knowledge from retinal fundus images. Using deep-learning models trained on data from 284,335 patients and validated on two independent datasets of 12,026 and 999 patients, we predicted cardiovascular risk factors not previously thought to be present or quantifiable in retinal images, such as age (mean absolute error within 3.26 years), gender (area under the receiver operating characteristic curve (AUC) = 0.97), smoking status (AUC = 0.71), systolic blood pressure (mean absolute error within 11.23 mmHg) and major adverse cardiac events (AUC = 0.70). We also show that the trained deep-learning models used anatomical features, such as the optic disc or blood vessels, to generate each prediction. Deep learning predicts, from retinal images, cardiovascular risk factors—such as smoking status, blood pressure and age—not previously thought to be present or quantifiable in these images.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
DD完成签到,获得积分20
1秒前
爱自己就好完成签到,获得积分10
2秒前
可靠的雪碧完成签到,获得积分10
2秒前
西瓜汽水发布了新的文献求助10
4秒前
6秒前
无花果应助稀罕你采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
8秒前
9秒前
nnnn发布了新的文献求助30
10秒前
10秒前
林机一动发布了新的文献求助10
12秒前
niki发布了新的文献求助10
12秒前
隐形曼青应助翁雁丝采纳,获得10
12秒前
13秒前
sbw发布了新的文献求助10
14秒前
852应助北彧采纳,获得10
15秒前
Ava应助水天采纳,获得10
15秒前
paulmichael发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
16秒前
bird完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
zfm发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
21秒前
结实伯云完成签到,获得积分10
22秒前
17发布了新的文献求助10
22秒前
胡乱说兔的熊完成签到,获得积分10
23秒前
翁雁丝发布了新的文献求助10
24秒前
25秒前
结实伯云发布了新的文献求助10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
27秒前
27秒前
清欢完成签到,获得积分10
27秒前
29秒前
zxvcbnm发布了新的文献求助10
30秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975722
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520056
关于积分的说明 11200719
捐赠科研通 3256455
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798271
邀请新用户注册赠送积分活动 877490
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806390