拥有验光和人工智能专业知识的印第安纳大学（Indiana University）科学家是首批获得美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）一个新项目支持的三组研究人员之一，该项目支持新兴的“眼经济学”领域，该领域利用眼睛作为透镜，研究影响全身的疾病。

Stephen a . Burns是美国国立卫生研究院眼科创投项目的首席研究员，该项目为期三年，奖金480万美元。该奖项的共同研究人员之一是印第安纳大学卢迪信息、计算与工程学院智能系统工程副教授埃莱夫塞里奥斯·加里法利迪斯。

该项目将支持下一代检眼镜的开发-；观察眼睛内部的仪器-；它可以通过简单的眼部扫描发现糖尿病、心脏病、肾病、镰状细胞性贫血和阿尔茨海默病等疾病的早期预警信号。

伯恩斯说：“这项研究是关于把眼睛作为健康的窗口。”他指出，视网膜是中枢神经系统中唯一可以直接观察到的部分。“我们希望为医疗保健提供者提供他们所希望的最清晰的、非侵入性的进入人体的视图。”

该项目的其他研究人员包括西北大学的联合首席研究员Amani Fawzi，斯坦福大学的Alfredo Dubra和西奈山纽约眼耳医院的Toco Y. P. Chui。

伯恩斯用眼睛检测疾病的研究可以追溯到21世纪初，当时他和他在印第安纳大学视光学院的同事们率先将自适应光学扫描激光系统应用于人眼观察。这个领域最初是由天文学家开发的，目的是消除星星的“闪烁”。或由地球大气引起的扭曲-；在望远镜。眼睛的光学系统也会产生类似的光畸变。

利用学校开发的技术，伯恩斯实验室的检眼镜可以以两微米的分辨率观察人眼的后部；小到足以显示眼球动脉和静脉内红细胞的实时运动。（单个红细胞的宽度约为8微米。）伯恩斯利用这项技术在眼睛血管壁中识别糖尿病和高血压的生物标志物。

来自西北大学和西奈山的项目研究人员已经使用类似的技术来观察这些血管内外的细胞，包括发现镰状细胞性贫血中发现的新月形红细胞。斯坦福大学的研究人员使用自适应光学来改善对眼睛感光器的观察。

在NIH的支持下，研究团队将把他们的个人项目整合到一个单一的设备中，并应用最先进的机器学习和人工智能。此外，他们还将探索这项技术在发现心脏病和阿尔茨海默病早期症状方面的潜力。

Garyfallidis的职责是开发和应用机器学习和人工智能方法来解释设备的结果。这可以通过消除人工分析图像的需要，将诊断时间从几天缩短到几分钟。

伯恩斯说，在项目的第一年，实验室将把他们的仪器校准到相同的灵敏度水平，他的实验室将把自己的技术与西北大学的仪器集成在一起。斯坦福大学将把重点放在与纽约眼耳仪器的类似技术集成上。

下一步，工作将转向数据验证，以确认新仪器的读数与早期版本的技术一致。研究人员还将把新的人工智能系统对扫描的解释与人类分析师的结论进行比较，以确认准确性。

该项目的最后一年将包括在临床志愿者身上测试该设备。印第安纳大学的大部分数据将来自通过阿特沃特眼科护理中心招募的个人。

伯恩斯说：“在60岁以上的人群中，多达80%的人至少有一种健康问题，可以通过我们的技术在眼睛中检测到。”

他说，国立卫生研究院之所以选择这个项目，是因为它有可能产生巨大的影响。风险基金计划强调“可以迅速实施的简短、适度的投资，具有加速科学发展的强大潜力”。

“我们现在面临的挑战是选择性和特异性，”伯恩斯说。“我们需要证明我们可以检测到不同情况之间的差异，快速准确地解释我们所关注的各种疾病的迹象。”

他说，目标是推进这项技术，直到它准备好从实验室飞跃到“任何你每年进行眼科检查的地方”。