Yaşam ile ilgili birçok merak edilen konu bulunuyor. Ölüm riski yüksek olan hastalık çeşitleri insanların en korktukları şeyler arasında üst sırada yer alıyor. İnsanlar 'Kalp hastalığı belirtileri nelerdir? Kalp hastalığı nasıl anlaşılır? Kalp hastalığı genetik mi?' gibi soruları merak ediyor. Son yapılan araştırmalara göre, birinin gözünün içini taramak suretiyle kalp hastalığının teşhisi ve erken ölüm riskini tahmin edilebilir.
Ölüm bazı zamanlarda önceden uyarı verebiliyor. Çeşitli hastalıklar belirtileri ile sizi uyararak önlem almanızı sağlayabiliyor.
Her yıl milyonlarca insanın ölümüne sebep olan kalp hastalıklarının basit bir göz testinde anlaşılabileceği bulundu.
İngiliz bilim adamları, yapay zeka (AI) kullanarak birinin gözünün içini taramanın, kalp hastalığı geliştirme olasılığınızı ortaya çıkarabileceğini ortaya çıkardı. Yeni test, gözün arkasındaki ışığa duyarlı hücreler içeren ve bir kalp sorununun erken uyarı işaretlerini tespit etmeye yardımcı olan bir zar olan retinayı tarıyor.
Sağlık görevlileri, insanların gözlükçülere yapılan rutin ziyaretler sırasında 'invaziv olmayan' testlerden geçebileceklerini söyledi . Gazeteyi yöneten epidemiyolog olan British Journal of Ophthalmology'de yazan Dr Alicja Rudnicka, bunun kalp hastalığının mevcut diğer önlemlerden daha iyi bir tahmincisi olacağını söyledi.
"Genel popülasyonda, daha ileri klinik risk değerlendirmesi için orta-yüksek risk altındakileri [hareket ettirmek] için sistemik vasküler sağlık kontrolünün temassız bir şekli olarak kullanılabilir."
KALP HASTALIĞI RİSKLERİYLE KARŞILAŞTIRILIR
Doktorlar, gözün arkasını tarayarak, optik sinirin hasar görebileceği retina ve glokom hasarını kontrol edebilir. Bir bilgisayar programı aracılığıyla binlerce ölçüm yapılır.
Bunlar retinadaki kan damarlarının genişliğine bakar ve kalınlaşıp kalınlaşmadığını tespit eder. Bu sonuçlar daha sonra yaş, sigara ve tıbbi geçmiş gibi diğer daha geleneksel kalp hastalığı riskleriyle birlikte kullanılır.
QUARTZ adı verilen algoritma, yaşları 40 ile 69 arasında değişen on binlerce İngiliz'den alınan retinal görüntülerin kullanılmasıyla geliştirildi.