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中大新技术有效评估爱滋病毒感染者心脏病风险
发佈日期 : 2023-03-24

中大医学院内科及药物治疗学系名誉临床副教授雷颂恩

【本报记者报道】中文大学医学院临床研究及生物统计中心、内科及药物治疗学系和影像及介入放射学系合作,以「全自动视网膜图像分析」(ARIA)技术,透过拍摄俗称「眼底相」的视网膜图像识别相关的视网膜特徵,结合传统心血管风险因素,计算爱滋病病毒(HIV)感染者的心脏病风险。研究结果显示,此新结合技术有效评估HIV感染者患上冠状动脉粥样硬化和阻塞性冠状动脉心脏病的风险,灵敏度及特异性均超过90%。

HIV感染者患上心血管疾病的风险是一般人的两倍,他们罹患糖尿病及高血压的风险亦较高,这些都是引致心血管疾病的风险因素。虽然介入措施可以减低高危人士患上冠心病的风险,但先决条件是需要一个简单而精准的评估工具计算个人风险。

中大医学院内科及药物治疗学系名誉临床副教授雷颂恩表示:「目前的临床指引建议HIV感染者定期检测心血管疾病风险。虽然现存各种传统的风险预测模型,但这些都并非为HIV感染者而设,因此需要寻找一个最适合他们的评估工具。」

中大医学院赛马会公共衞生及基层医疗学院临床研究及生物统计中心主任徐仲锳补充:「过往的研究指出视网膜特徵与多种心血管疾病或重大心血管事件的风险相关,因此透过分析视网膜图像便可得知是否有冠心病相关风险,特徵包括小动脉和小静脉口径、曲率曲折度和复杂血管分支。」

有见及此,中大医学院研究团队招募了115名伴随一种或多种心血管疾病危险因素的HIV感染者参与研究。新的风险预测模型结合传统心血管风险因素和和视网膜特徵进行分析。研究对象当中有71人(62%)患有冠状动脉粥样硬化,23人(20%)则通过电脑断层扫描检测出患有阻塞性冠状动脉疾病。研究人员利用仪器为所有参加者拍摄他们的视网膜图像,透过机器学习与深度学习再进行分析,识别相关视网膜特徵。

结果显示以新型风险预测模型评估HIV感染者患上两种主要冠状心脏病的风险,灵敏度及特异性均超过90%。

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