该论文深入探讨人工智能算法在基于经济、便利且非侵入性成像的宏观和微观眼科特征（眼科影像组学）方面进行心脑血管系统、神经系统、内分泌系统、血液系统、消化系统、泌尿系统、免疫系统等全身性疾病管理中的最新进展。分析强调这些方法在预测全身性疾病方面令人鼓舞的准确性。评估了这些人工智能技术对患者和医疗保健提供者的成本效益、安全性和可接受性。此外，人工智能算法还展示了对健康评估指标（如BMI、收缩压、血红蛋白和肌酐水平）的合理预测能力，强调了其在预测和监测全身疾病方面的潜力。基于眼科影像组学的人工智能方法有潜力通过个性化管理来满足全身系统性疾病患者的特定需求，改善获得护理的机会并确保高质量的结果。同时，该论文首次提出了一个用于制定眼-全身健康指数(ocular-systemic health index, OSHI）的框架（图1），以优化基于眼科影像组学的人工智能在增强自我导向健康管理方面的潜力。

尽管在之前的研究中，人工智能系统在基于眼科影像组学评估全身性疾病方面表现出了良好的性能，但转化为临床实践的相对较少。令人振奋的是，Mediwhale 研发的人工智能软件Reti-CVD，旨在根据视网膜图像对心血管疾病（cardiovascular disease, CVD）进行风险分层，其已被韩国、新加坡、英国、澳大利亚等国家的食品药品监管机构批准为医疗设备，并已被纳入心血管风险管理方案中[1]。Toku研发的用于通过标准视网膜图像进行CVD风险评估的人工智能产品（CLAiR）最近也获得了CE和UKCA证书，使其能够进入欧洲和英国市场[2]。此外，RetiSpec 已在临床上验证AI可以通过视网膜成像预测淀粉样蛋白负荷，从而能够评估个体是否患有阿尔茨海默病[3]。这些成功案例表明，基于眼科影像组学的人工智能方法可以切实有效的帮助医生在现实临床环境中有效管理全身性疾病，增加管理的便利性、可及性及患者的依从性，同时降低相应的成本。

宁波市致盲性眼病医学研究A类重点实验室主任，宁波市眼科研究所副所长，眼科学博士（毕业于中山大学中山眼科中心）、临床医学博士后、美国波士顿大学医学院访问研究者，温州医科大学客座教授、宁波市“甬江引才工程”卫生健康领域创新人才，宁波市拔尖人才、国际转化医学会眼科专业委员会副主任委员，浙江省数理医学会眼科专业委员会青年副主任委员，中国眼科影像与智能医疗专委会常委，国际泪膜与眼表学会中国分会委员。主要研究方向为眼科人工智能、大数据分析、眼病流行病学。近5年以第一作者/通讯作者身份在Nature Communications, NPJ Digital Medicine, Cell Reports Medicine，JAR等国际权威SCI期刊上发表论文20余篇，其中1区Top期刊9篇，影响因子大于10分的7篇。目前主持国自然科学基金、浙江省自然科学基金等多个科研项目。获得中国发明专利7项、实用新型专利1项，并完成发明专利转化4项。从事眼科临床工作10余年，擅长白内障、眼外伤、眼底病等眼病的诊治，尤其擅长白内障超声乳化手术与飞秒激光白内障手术。