最近的一项科学报告研究讨论了视网膜眼底成像作为帕金森病(PD)诊断筛查方式的潜力。

　　由于大脑黑质中多巴胺能神经元的逐渐丧失，PD与运动控制的逐渐下降和一些非运动症状有关。

　　自2000年以来，与pd相关的死亡人数增加了一倍多，主要原因是老年人缺乏高质量的干预措施。因此，需要进一步的研究来更好地了解PD的病理和开发早期诊断系统。

　　视网膜通常被称为大脑的窗口，为评估与许多神经退行性疾病相关的神经病理过程提供了可行的途径。尽管最近取得了进展，但视网膜变性的临床发现并不总是不确定的，这需要进一步的研究来提高视网膜的诊断能力。

　　为此，人工智能(AI)算法，包括深度学习模型和传统机器学习算法，已经成为有效的诊断工具。

　　要深入了解帕金森病的视网膜生物标志物，需要对视网膜血管的结构变性有全面的了解。虽然这在临床上通常很难实现，但人工智能可以帮助阐明视网膜局部和全局空间水平的复杂关系。本研究提出使用人工智能算法来解决上述挑战，并且是首次从眼底成像诊断PD的广泛人工智能研究之一。

　　该研究的主要目的是系统地描述PD进展的各个阶段的分类表现，包括偶发和流行PD。在忽略任何特征选择方法或外部定量指标的情况下，研究人员最大限度地提高了人工智能算法的诊断能力。通过深度学习和传统机器学习方法建立鲁棒性。

　　深度神经网络优于传统的机器学习模型，在视网膜眼底图像PD检测中表现出显著的性能。该模型成功预测了正式诊断前PD的发病率，从0到5.07年的敏感性水平为80%。

　　5.07 ~ 5.57年敏感性上升至93.33%，5.57 ~ 7.38年敏感性下降至81.67%。这些结果是有希望的，因为它们显示了早期疾病干预的潜力。

　　自动化深度神经网络可以辅助眼科医生识别疾病生物标志物并进行高通量评估。迄今为止，使用视网膜进行基于人工智能的PD评估是罕见的。重要的是，之前的研究并没有比较深度学习和传统的机器学习方法。

　　相比之下，目前的研究评估了广泛的深度学习和传统的机器学习方法，将整个眼底图像作为诊断介质。此外，流行和偶发PD患者与适当匹配的健康对照成功区分，准确率为68%。

　　在目前的研究中，深度学习模型在从视网膜眼底图像精确预测PD方面优于传统的机器学习模型。该方法对图像扰动具有鲁棒性，有望用于早期治疗。

　　本工作将为未来的研究提供基础，并为其可解释性和性能提供算法选择参考。

　　本研究的一个基本限制是数据集的大小，可以改进以捕获更广泛的PD表现。其次，该研究基于英国人口，因此限制了研究结果的普遍性。

　　当前研究的另一个限制是，研究人员没有报告这种方法如何应用于不同严重程度的PD。尽管目前的研究主要集中在帕金森病上，但尚不清楚其他神经变性疾病，如阿尔茨海默病，以及某些眼病，是否有类似的退化模式或生物标志物。

　　未来的研究还应该调查模型预测是否可以为眼科医生的评分提供信息。然而，这可能会很复杂，因为普通眼病的视觉生物标志物比帕金森病的生物标志物更容易理解。

　　综上所述，这些限制需要使用不同样本进行额外的研究，以建立临床环境中人工智能模型的可信度。