科技日报8月21日北京报道（记者张佳欣）—— 一项由英国伦敦大学学院与伦敦摩菲眼科医院共同开展的研究揭示了利用人工智能技术预判帕金森病的新途径。研究团队成功识别出一组关键指标，能够于患者临床症状出现前长达7年进行帕金森病的诊断，而这一诊断则通过眼部扫描实现。研究成果已发表在《神经学》杂志的最新一期。

长期以来，医学界认识到眼睛作为身体健康的“窗口”，能揭示其内部健康状态。高分辨率的视网膜影像已经成为眼科护理不可或缺的工具，特别是光学相干断层扫描（OCT）。这种技术能在不到一分钟内生成视网膜横截面图，其精度可达千分之一毫米，极大提高了诊断效率。

视网膜影像不仅有助于监控眼部健康，还因其非侵入性特性成为评估深层细胞层状态的唯一有效手段。近年来，研究人员运用先进的计算机技术，借助机器学习分析大量的OCT及其他眼部扫描图像，这相较于人工分析显著提速。通过这一方法，计算机能够从图像中揭示出关于全身健康状况的隐匿信息。

该研究验证了先前关于神经节细胞-内网状层（GCIPL）变薄的报道，并首次揭示了视网膜内核层（INL）的厚度减小现象。研究发现，这两层结构的减薄与帕金森病风险的增加密切相关。目前，研究团队正致力于探索GCIPL萎缩是否由帕金森病的大脑变化所驱动，或是INL变薄先于GCIPL萎缩发生，以期明确视网膜成像在帕金森病诊断与治疗中的应用潜力。