研究负责人Ashleigh Barrett-Young博士说，如阿尔茨海默病等老年疾病，通常是在人们开始忘记事情或行为不正常时被诊断出来。
“这往往是在疾病已经相当严重的时候。通过核磁共振或其他脑部成像可以进行早期检测，但这对大多数人来说是昂贵和不切实际的。”
她说：“在不久的将来，希望人工智能能够拍摄一个人的视网膜图像，并在这个人开始出现症状之前很久就确定他是否有患阿尔茨海默病的风险，以及何时有可能进行治疗以减轻症状。”
发表在《美国医学会眼科杂志》上的这项研究分析了865名达尼丁研究参与者的数据，具体观察了45岁时的视网膜神经纤维层（RNFL）和神经节细胞层（GCL）。
Barrett-Young博士说，他们发现中年时较厚的RNFL和GCL与童年和成年时更好的认知表现有关。较薄的RNFL也与从童年到成年的处理速度（一个人能够理解和对他们收到的信息做出反应的速度）的较大下降有关。
“这些发现表明，RNFL可能是整体大脑健康的一个指标。这凸显了光学扫描在帮助诊断认知能力下降方面的潜力。”
她表示：“鉴于我们还没有能力治疗晚期阿尔茨海默病，而且这种疾病的全球流行率正在增加，能够在临床前阶段识别人们，当我们可能仍然有机会进行干预，真的很重要。”
Ashleigh称，需要进一步的研究来确定视网膜变薄是否预示着阿尔茨海默病，或者仅仅是老年的正常认知能力下降，但研究人员看到了希望。
“在未来，这些发现可能会导致人工智能被用来进行典型的光学相干断层扫描，在验光师那里完成，并将其与其他健康数据相结合，以确定你可能患上阿尔茨海默病的风险。”
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