人工智能发力慢性病，高血压或将不那么可怕

相信提到慢性病，大家都有接触，高血压、糖尿病、高血脂等疾病每天都在困扰数以亿计的患者，但是病程长且病情迁延不愈，过去十年，平均每年新增慢性病例接近了2倍。

高血压是一种常见的慢性病。此病一般起病缓慢，患者早期常无症状，或仅有头晕、 头痛、心悸、耳鸣等症状，表面上看是一种独立的疾病，实际上是引发心脑血管和肾病变的一个重要的危险因素，严重情况很引发性命安全问题， 2013年到2014年，35岁---46岁死于心脑血管病的人，中国是22%，美国是12%。

英国帝国理工学院的研究队伍曾在全球范围内研究了从1975年到2015年，每一个国家中人们血压水平的变化，发现在过去的四十年里，患有高血压的人口数目已然翻倍，全球受高血压困扰的人口数已增至11.3亿，2015年全球成年人中患有高血压的有超过半数人分布在亚洲，其中中国有大约2.26亿人口患高血压。

高血压的控制

我们对高血压的认识，经历了3个阶段：血压-高血压-高血压病。世界上最早关于血压升高的记载是出现在两千多年前的《黄帝内经》中，西方在罗马医学，Cornelius Celsus写到：“脉搏的频率和压力在人们运动、激动，甚至医生到来时会增加。

1897年Tigersted和Bergman从肾脏中提取出一种能升高血压的蛋白质，并把它命名为肾素，揭开了肾素对血压升高作用的研究，从而开始了对高血压的认识和研究。

1946年，第一个用于治疗包括恶性高血压在内的重度高血压的有效药物是抗疟疾药戊胺喹研发成功，由于担心其不良反应，这种药物的临床应用没有得到许可，1949年Smirk用神经节阻断剂治疗高血压获得成功，但是碍于疗效太短没有应用在治疗当中。

50年代开始有利尿降压药。60年代开始应用β-受体阻滞剂。70年代是钙离子拮抗剂。80年代为血管紧张素转换酶抑制剂。90年代出现了血管紧张素II受体拮抗剂，并且依然在应用。

我国在1999年发布了由中国高血压联盟领导制定的第一部高血压防治指南，并分别在2005与2011年进行了两次更新。制定并定期更新指南有效推动了高血压管理水平不断提高。

从视网膜看出高血压

人们常说眼睛是心灵的窗户，其实在生理上，眼睛是全身的一个窗户，通过视网膜上的血管是可以看到全身的血管状态，人体除眼底小动脉通过眼底镜能够直接观察外，其他任何部位的小动脉不易直接观察到，从而可以看出身体健康状况，因而可以通过视网膜查出高血压状况，并且对于高血压的控制有很高的参考作用。

眼睛的血管是全身血管的一部分，在特别激动或者特别悲痛的时候，血压在短时间内迅速上升，对全身的影响特别大。通过眼底检查可动态观察眼底改变，对了解高血压病人的治疗效果及观察病情进展都有帮助。

动脉血压升高是引起高血压眼底病理生理改变，并且将会产生一些明显表现，主要分为血管收缩期、硬化期、动脉狭窄、渗出期，可以客观反映高血压疾病状况，从而对疾病进行干预和控制。

人工智能识别视网膜血管

人工智能在医疗领域已经成绩斐然，医生是一个依靠经验积累的行业，因此造成了很多地方的医疗资源不足，缺少经验丰富的医学专家，而人工智能可以在短时间内快速学习专家的经验并加以利用，越来越多的疾病被纳入研究范围研究，并且很多应用已经开始临床应用。

谷歌在视网膜的研究上已经取得一些成就，比如通过分析人类的视网膜照片，通过深度学习，对人的血压、年龄以及吸烟情况进行预测。其初步结果显示，机器可以通过这些信息预测心脏病的发生，从而做出有效的预防措施。

在国内，医疗人工智能企业Airdoc的慢性病识别算法已经开始临床，通过眼底照相机拍摄眼底照片的方法来检查眼底玻璃体、视网膜、脉络膜、视神经等部位的病变，除了常见的眼底疾病外，还可以发现糖尿病、高血压等慢性病。