从眼睛里，竟能读出死亡的预兆？

一个人的实际年龄（chronological age），是从出生之日开始计算。

不过，出生的时间一样久，并不代表身体一样老。有些人40岁，身体机能可以和20多岁的普通人媲美，也有些人40岁，各个脏器运转起来就像普通人60岁左右的状态。

假如抛开实际年龄，人体的衰老程度还可以通过其他的途径来观察。比如，基因组里DNA甲基化的水平总体下降，就是机体老化的一种表现。于是，人们常常把DNA甲基化程度当成一座“衰老时钟”。

而现在，眼睛也可以成为观察衰老进程的窗口，甚至能用来评估死亡风险。最近有科学家发现，视网膜年龄比实际年龄更老的人，在近几年内过世的概率比其他人要大。研究团队把这项成果发表在《英国眼科杂志》（British Journal of Ophthalmology）。

不过，科学家要怎样判断一个人的视网膜有多老呢？

AI能看出视网膜的年纪

当一个人慢慢变老，体内各种器官的运行状态会有变化，从生机勃勃到年久失修，眼睛也不例外。如果分析眼底图像或许就能发现，不同年龄的人，视网膜的面貌也有不同。

抱着这样的想法，来自广东省医学科学院、墨尔本大学等机构的科学家们，开发了一种深度学习AI，想让它根据眼底图像中视网膜的样子，来预测主人的年纪。

为此，研究团队从英国生物样本库（UK Biobank）里找来了19 200张眼底图。这些图片来自11 052人，他们的年龄从40岁到69岁不等，但有个共同点：在图像拍摄前都没有既往病史。科学家希望，AI能在健康状况良好的人群中，学习到视网膜随着年龄增长是怎样变化的。

AI根据眼底图和图片主人的实际年龄，来学习预测

在这一万多张眼底图当中，大部分图片要作为训练数据投喂给AI，且标注了实际年龄，供AI摸索其中的规律。等训练完成后，剩下的图片会作为验证数据（相当于考题）输入给AI，不标注实际年龄，让AI根据图片来预测年龄。

团队发现，AI预测的结果和图片主人的实际年龄十分接近，误差不超过3.55年。这不仅代表AI训练有效，还意味着图像里包含的视网膜信息，能在很大程度上反映出人类的实际年龄。也就是说，健康人的视网膜年龄，跟实际年龄比较吻合。

当然，学习这些健康人的数据，只是为了做成“标尺”，来衡量其他人的情况。而科学家更关心那些身体不太健康的人，尤其是视网膜年龄比实际年龄更老的人。

死亡风险知多少

训练完毕也验收合格的AI，要去观察更多人的眼底图，给出年龄预测。这次的图像依然是来自英国生物样本库，但不用再筛选出健康的人，而是有无病史都入选。科学家收集了35 913人的眼底图，也清楚这些人在图片拍摄时的年纪，以及他们在拍摄完成后11年里的健康状况（包括生死）。

团队把这些眼底图交给AI去预测，再拿AI预测的视网膜年龄减去实际年龄，得出年龄差。结果发现，这个差值越大，图片主人在图片拍摄后11年里去世的概率也越高。

具体看来，视网膜年龄与实际年龄的差值每扩大一年，图片主人在11年观察期内的死亡概率会增加2%。或者说，视网膜年龄比实际年龄老得越多，死亡概率越高，存活机会越小。其中，视网膜比实际年龄老3岁以上的人，被科学家称作“快速衰老者”（fast ager）。

被调查的三万多人里，一共有1871人在观察期内过世。其中，321人（17.2%）的死因可以归结于心血管疾病，1018人（54.4%）是癌症，余下532人（28.4%）是其他原因。而这些情况又可以分开讨论。

如果抛开心血管疾病和癌症，只看其他部分，视网膜年龄与实际年龄的差值每扩大一年，死亡概率会升高3%。如果把这个差值按从小到大排列，那排名后25%的人，与排名前25%的人相比，“其他原因”的死亡概率要高出67%。