Sex differences in quantitative fundus parameters measured by artificial intelligence: a cross-sectional community study
在一项针对中国超过21,000名参与者的大型横断面研究中，对眼底照片进行的AI量化分析显示，在大多数血管、视盘及视网膜参数方面存在显著的性别差异，且即使在调整了多种全身性疾病情况后，这些差异仍保持基本稳定。
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人类的眼睛常被称为灵魂之窗，但对于医生和研究人员而言，它正日益被视为观察全身健康的窗口。视网膜是位于眼球后部的光敏层，也是人体内唯一一个医生无需通过切开手术即可观察到血管和神经的地方。由于这些微细结构对身体整体健康极其敏感，它们在形状或大小上的变化，可以在其他症状出现之前，预示出心脏、血压或代谢方面的问题。多年来，科学家一直利用人工智能以极高的精度测量这些特征，将一张简单的眼部照片转化为包含数百个特定数值的详细图谱。然而，一个基本问题一直萦绕不去：这些图谱是否会因性别（男性或女性）的不同而呈现出差异？虽然我们知道男性和女性具有不同的体型和激素水平，但目前尚不清楚眼部结构在多大程度上是由这些生物学差异塑造的，又在多大程度上是由糖尿病或高血压等其他健康状况所决定的。了解这些自然变异至关重要；如果一个计算机程序被训练用于识别疾病，却不知道男性与女性“正常”眼睛的区别，它可能会将健康的差异误判为疾病的征兆。
为了回答这个问题，来自中国赣州的一个大型研究团队转向了一项大规模社区健康筛查项目。他们收集了超过 21,000 人的数据，捕捉了超过 32,000 张高质量的视网膜照片。其目标并非寻找病变的眼睛，而是旨在理解健康男性与女性之间的基准差异。研究团队使用了一个名为 EVisionAI 的先进人工智能系统来分析每张图像。该软件并非由人类医生盯着屏幕观察，而是测量了 4 种不同的特征，范围涵盖了从血管宽度、视神经乳头形状到神经周围组织密度等各项指标。研究人员随后对男女之间的这些测量值进行了比较，并仔细根据年龄和二十种不同的全身性健康状况（如高胆固醇、肾功能和肝脏健康）进行了调整，以确保发现的任何差异确实与性别相关，而非仅仅源于某种特定疾病。
结果显示，性别是眼部解剖结构的一个强大影响因素。在排除了年龄和健康状况的影响后，研究人员发现，在测量的 49 项特征中，有 41 项存在显著差异。最一致的差异出现在视盘处，即视神经进入眼球的区域。男性倾向于拥有更趋于水平拉伸且更圆的视盘，且相对于视盘本身的大小，其杯状凹陷（神经中心的凹陷部分）更大。相比之下，女性的视盘则略微呈现垂直取向。这些差异并非微不足道；它们在绝大多数测量值中都保持一致。例如，视盘的纵横比在男性中明显较低，且从视盘中心到边缘的距离也存在差异。
研究还发现了血管及其周围组织的独特模式。由于男性的动脉平均而言更窄，因此男性的小动脉与静脉比例通常较低。此外，他们在紧邻视神经的区域表现出较高的血管密度，但在负责清晰中心视觉的黄斑附近的视网膜中心区域，血管密度则较低。此外，围绕视神经的组织（称为视盘周围萎缩）在男性身上更大且更明显。这一区域有时看起来像围绕着神经的一圈苍白环状，在男性身上的高度和宽度都大于女性。有趣的是，研究人员发现，即使在调整了二十种不同的健康状况后，这些差异仍然基本保持不变。这表明，男性和女性眼部之间的结构差异有着深刻的生物学根源，而不仅仅是由于男女患高血压或糖尿病的比例不同而产生的副作用。
其中一个最引人注目的发现涉及一种仅影响男性的疾病——前列腺增生。研究人员观察了患有此类疾病的男性与未患病男性在眼部特征上是否存在差异。他们发现，患有前列腺增生的男性，其视神经中心到边缘的距离较短，且在某些区域的血管密度较低。这表明，即使在男性群体内部，特定的健康状况也会微妙地改变眼部的景观。然而，对于研究过的绝大多数其他健康状况（如高血糖或肾脏问题），男女之间的差异保持稳定。研究并未发现这些常见疾病会消除或逆转天然的性别差异。
尽管这些发现非常明确，但研究人员也谨慎地指出，目前尚无法得出某些结论。由于这项研究是针对某一特定时间点的快照，它无法证明这些差异会导致特定的健康结果，也无法证明这些差异完全独立于眼球本身的大小。平均而言，男性的眼球比女性更长，这种物理尺寸上的差异很可能会影响视神经的形状和视网膜组织的密度。由于没有测量每位参与者眼睛的确切长度，该研究描述的是这一特定群体中所呈现出的差异，而非生物学上的普遍规律。尽管如此，这项工作提供了一份至关重要的参考图谱。它表明，当人工智能用于筛查青光眼等眼科疾病或评估心血管风险时，必须经过校准，以理解什么是男性的“正常”，什么是女性的“正常”。忽视这些自然变异可能会导致误诊，即一个健康的男性的眼睛仅仅因为计算机预期它应该看起来像女性的眼睛，就被标记为异常。通过建立这些基准差异，这项研究有助于确保未来的眼科护理能像其背后的技术一样，实现精准化与个性化。
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