人们总说眼睛是心灵的窗户。但也许不仅限于此，眼睛可能是我们全身健康的窗户。

例如，视网膜可能含有许多疾病的先兆。这些疾病通过影响视网膜的微血管、神经以及连接组织，从而在结构上反映出异常。

日前，《自然》子刊《自然-医学工程》发表了一篇关于使用机器学习技术进行疾病诊断的最新论文。研究人员们仅通过观察视网膜眼底的图像，就能发现慢性肾病和2型糖尿病的痕迹。

更令人振奋的是，视网膜的照片能检测出肾功能和2型糖尿病最重要的指标：肾小球过滤率和血糖浓度。

研究人员们先建立了一系列检测慢性肾病和2型糖尿病的模型：其中一些模型基于患者的其他临床数据（如年龄、性别、身高、血压等）进行判断，另一些模型则使用近7万张视网膜的图片，通过医学影像进行判断。

比较结果表明，仅凭视网膜的影像数据，判断患者是否罹患慢性肾病的准确性就要高于使用临床数据的模型。如果将两个模型合并，准确率则进一步上升。

诊断2型糖尿病方面，研究人员们也观察到了同样的趋势。

尽管目前这一模型还无法直接用于患者的直接诊断，但有望在人群规模的疾病筛选项目中发挥自己所长。利用机器学习技术进行医学影像处理、诊断疾病的技术若趋于成熟，无疑将会减少医疗成本，让广大百姓受益。

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