一项新的研究得出的结论是，简单的视网膜扫描可以表明一个人是否有早期死亡的风险。一个人的年代年龄和视网膜年龄之间的差距越大，死亡的风险就越高。
最近关于血液基炎症生物标志物的模式也出来了。目的是测量一个人的免疫系统年龄。另一个项目是跟踪DNA突变的积累随着时间的流逝，作为计算生物年龄并确定潜在寿命的一种方式。
据称，这种最新方法是确定人体生物年龄的最简单方法。它依赖于轻松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来创建一个深度学习模型，旨在通过测量眼睛背面的组织恶化来预测一个人的年龄。
在大多数健康的中年成年人中，该算法可以从单个视网膜图像中准确预测三年半的年龄。有趣的是，还发现那些在年代年龄和视网膜年龄之间差距很大的人在11年的随访中死亡风险更高。
与视网膜年龄差距较小的人死亡的可能性大于三年的人死亡的可能性高49％至67％。对于视网膜年龄和年龄年龄之间的每年差异，该研究计算出全因死亡率增加了2％，而死亡人数则增加了三百分之三的因素，而不是心血管疾病和癌症。
研究人员在研究中指出：“视网膜提供了一种独特的，可访问的'窗口'来评估与死亡率增加有关的全身血管和神经系统疾病的基本病理过程。”“我们的新发现确定了视网膜年龄差距是死亡率增加的独立预测指标，尤其是非[心血管疾病]/非癌症死亡率的独立预测指标。这些发现表明，视网膜年龄可能是临床上重要的衰老生物标志物。”
该算法也可以纳入智能手机应用程序中，使医生可以远程评估患者。
研究人员在研究中总结道：“鉴于非通信疾病和人口衰老的负担增加，对个性化医疗保健的早期识别和交付可能会带来巨大的公共卫生益处。”“此外，最近基于智能手机的视网膜相机的发展以及深度学习算法的整合，将来可能会提供对衰老的关键评估，并改善对量身定制的风险评估的可访问性。”
这项新研究发表在英国眼科杂志。
