同龄人的生理衰老速度往往大不相同，因此医学界迫切需要无创且可大规模筛查的衰老标志物。研究人员利用来自7535名参与者的29,530张眼底图像，开发了一个深度学习多任务模型来预测视网膜年龄。研究发现，“视网膜年龄差（RAG）”与多种生活方式及健康状况紧密相关：吸烟者（β=+0.50岁）和糖尿病患者（+2.52岁）的视网膜显著显老，而已婚人群的视网膜相对年轻（β=-0.46岁）。此外，患有黄斑变性（β=+0.60岁）和白内障（β=+1.86岁）的眼睛，其视网膜年龄也明显更高。这项技术目前更适合用于大人群的健康筛查，未来有望成为监测全身和眼部衰老的便捷工具。
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