傳統的心血管風險預測模型，沒有將各種可變因素，如種族、健康狀況（例如愛滋病）等計算在內，因而不夠精準。香港中文大學醫學院以「全自動視網膜圖像分析（ARIA）」技術，透過拍攝視網膜圖像（眼底相）識別視網膜特徵，結合傳統模型計算愛滋病病毒（HIV）感染者的兩種冠心病風險，靈敏度及特異性均超90%。研究結果已於國際醫學期刊《PLOS ONE》發表。
HIV感染者患上心血管疾病的風險是一般人的兩倍，罹患糖尿病及高血壓的風險亦較高，這些都是引致心血管疾病的風險因素。
中大醫學院內科及藥物治療學系名譽臨床副教授雷頌恩醫生表示：「目前的臨床指引建議 HIV感染者定期檢測心血管疾病風險。雖然現存各種傳統的風險預測模型，但這些都並非為HIV感染者而設，因此需要尋找一個最適合他們的評估工具。」
中大醫學院賽馬會公共衛生及基層醫療學院臨床研究及生物統計中心主任徐仲瑛教授補充：「過往研究指出，視網膜特徵與多種心血管疾病或重大心血管事件的風險相關，因此透過分析視網膜圖像便可得知是否有冠心病相關風險，特徵包括小動脈和小靜脈口徑、曲率曲折度和複雜血管分支。」
為此，中大醫學院研究團隊招募了115 名伴隨一種或多種心血管疾病危險因素的HIV感染者，結合傳統心血管風險因素和和視網膜特徵進行分析。研究對像中有71 人（62%）患有冠狀動脈粥樣硬化，23 人（20%）通過電腦斷層掃瞄，檢測出患有阻塞性冠狀動脈疾病。
研究人員利用儀器拍攝參加者的視網膜圖像，透過機器學習與深度學習再分析，識別相關視網膜特徵。結果顯示，以新型風險預測模型評估HIV感染者患上這兩種主要冠狀心臟病的風險，靈敏度及特異性均超過90%。@
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