长期以来，研究人员认为测量一个人的生物年龄可以洞察他们患许多疾病的风险。但是挑战在于找到一个简单的措施来客观地跟踪身体衰老的速度。

最近的一项研究集中在基于血液的炎症生物标志物的模式上，以测量一个人的免疫系统年龄。另一个项目是跟踪DNA突变的积累，作为计算生物年龄和确定潜在寿命的一种方式。

这个最新的方法也许是迄今为止最简单的，它依靠一个简单的视网膜扫描来评估一个人的生物年龄。研究人员使用机器学习创建了一个深度学习模型，旨在通过测量眼睛背面组织的退化来预测一个人的年龄。

在大多数健康的中年人中，该算法可以在三年半的时间内通过单一的视网膜图像准确预测一个人的年龄。更有趣的是发现那些在年龄上和视网膜年龄上有很大差距的人在11年的随访中死亡的风险更高。

那些视网膜年龄差距超过三年的人比那些视网膜年龄差距小的人的死亡可能性要高49%到67%。该研究计算出，视网膜年龄和实际年龄每相差一年，全因死亡率就会增加2%，心血管疾病和癌症以外的死亡原因就会增加3%。

研究人员指出：“视网膜提供了一个独特的、可获得的‘窗口’来评估与死亡风险增加有关的系统性血管和神经疾病的潜在病理过程。我们的新发现确定了视网膜年龄差距是死亡风险增加的一个独立预测因素，特别是非（心血管疾病）/非癌症死亡。这些发现表明，视网膜年龄可能是一个具有临床意义的衰老生物标志物。”

更多的工作将需要在广泛的队列中进一步验证这些发现，但研究人员假设，一个简单的眼睛扫描可以用来轻松监测一个人的一般健康状况。该算法也可以被纳入一个智能手机应用程序，使医生能够远程评估病人。

研究人员在报告中总结说：“鉴于全球非传染性疾病和人口老龄化的负担不断增加，早期识别和提供个性化的医疗保健可能具有巨大的公共卫生效益。此外，最近基于智能手机的视网膜相机的发展，加上深度学习算法的整合，未来可能会提供老龄化的护理点评估，并提高定制风险评估的可及性。”

这项新研究发表在《英国眼科学杂志》上。

关键词： IT 与健康 研究：简单的视网膜扫描可以预测早死风险