目的: 網膜人工知能 (AI) リスク スコアが、ESC/EAS スタチン適応境界を越えてスタチン未治療の成人における SCORE2 心血管リスク階層化を再分類するかどうかは不明です。私たちは、10 年間のアテローム性動脈硬化性心血管疾患 (ASCVD) 予測のための網膜 AI リスク スコアを評価しました。 方法：スタチン治療を受けていない英国バイオバンク参加者 40,672 人（40～69 歳、糖尿病なし）を対象に、2025 年の ESC/EAS 重点更新フレームワークを使用して、心血管リスクカテゴリーと治療推奨ステータス（クラス I または IIa vs どちらでもない）が定義されました。Cox モデルは、SCORE2 または確立された危険因子を調整した推定ハザード比 (HR) をモデル化します。網膜 AI リスク スコアを SCORE2 に加算する増分予測値は、10 分割交差検証を使用して評価されました。 結果：追跡期間中央値10.0年（ASCVDイベント914件）にわたって、網膜AIリスクが非常に高いグループは独立してASCVDを予測した（SCORE2調整HR 2.32対低リスク; p<0.001）。網膜 AI リスク スコアを SCORE2 に加算すると、ESC/EAS スタチン適応境界を越えるリスクが再分類されました (スタチン適格性 NRI [純再分類改善] 0.012、p<0.001)。再分類は統計的に有意ではありましたが控えめであり（継続 NRI 0.445、p<0.001）、C インデックスまたは純利益の増加はありませんでした。スタチンの適応となるサブグループでは、網膜 AI リスク グループはリスクをさらに層別化しました (SCORE2 調整後 HR 2.16; p<0.001)。高または非常に高い網膜 AI リスク グループのスタチン非適応参加者は、スタチン適応の未治療のすべての参加者と数値的に同様の 10 年リスクが観察されました (p=0.758)。臨床的に検出可能な網膜障害による効果の変化の証拠はありませんでした（相互作用 p=0.93）。増分値は男性よりも女性の方が大きかった (性相互作用 p<0.001)。 結論: 網膜 AI リスク スコアを SCORE2 に追加すると、ESC/EAS スタチン適応境界を越える適度な双方向リスク再分類が生じました。これらの発見は、将来の検証を保証するものです。要約単語数: 250 単語。
目的: 網膜人工知能 (AI) リスク スコアが、ESC/EAS スタチン適応境界を越えてスタチン未治療の成人における SCORE2 心血管リスク階層化を再分類するかどうかは不明です。私たちは、10 年間のアテローム性動脈硬化性心血管疾患 (ASCVD) 予測のための網膜 AI リスク スコアを評価しました。 方法：スタチン治療を受けていない英国バイオバンク参加者 40,672 人（40～69 歳、糖尿病なし）を対象に、2025 年の ESC/EAS 重点更新フレームワークを使用して、心血管リスクカテゴリーと治療推奨ステータス（クラス I または IIa vs どちらでもない）が定義されました。Cox モデルは、SCORE2 または確立された危険因子を調整した推定ハザード比 (HR) をモデル化します。網膜 AI リスク スコアを SCORE2 に加算する増分予測値は、10 分割交差検証を使用して評価されました。 結果：追跡期間中央値10.0年（ASCVDイベント914件）にわたって、網膜AIリスクが非常に高いグループは独立してASCVDを予測した（SCORE2調整HR 2.32対低リスク; p<0.001）。網膜 AI リスク スコアを SCORE2 に加算すると、ESC/EAS スタチン適応境界を越えるリスクが再分類されました (スタチン適格性 NRI [純再分類改善] 0.012、p<0.001)。再分類は統計的に有意ではありましたが控えめであり（継続 NRI 0.445、p<0.001）、C インデックスまたは純利益の増加はありませんでした。スタチンの適応となるサブグループでは、網膜 AI リスク グループはリスクをさらに層別化しました (SCORE2 調整後 HR 2.16; p<0.001)。高または非常に高い網膜 AI リスク グループのスタチン非適応参加者は、スタチン適応の未治療のすべての参加者と数値的に同様の 10 年リスクが観察されました (p=0.758)。臨床的に検出可能な網膜障害による効果の変化の証拠はありませんでした（相互作用 p=0.93）。増分値は男性よりも女性の方が大きかった (性相互作用 p<0.001)。 結論: 網膜 AI リスク スコアを SCORE2 に追加すると、ESC/EAS スタチン適応境界を越える適度な双方向リスク再分類が生じました。これらの発見は、将来の検証を保証するものです。要約単語数: 250 単語。
AIMS: Whether a retinal artificial intelligence (AI) risk score reclassifies SCORE2 cardiovascular risk stratification in statin-naive adults across the ESC/EAS statin-indication boundary is uncertain. We evaluated the retinal AI risk score for 10-year atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) prediction. METHODS: In 40,672 statin-naive UK Biobank participants (aged 40-69, without diabetes), cardiovascular risk categories and treatment recommendation status (Class I or IIa vs neither) were defined using the 2025 ESC/EAS focused-update framework. Cox models estimated hazard ratios (HRs) adjusted for SCORE2 or for established risk factors. The incremental predictive value of adding the retinal AI risk score to SCORE2 was evaluated using 10-fold cross-validation. RESULTS: Over a 10.0-year median follow-up (914 ASCVD events), the very high retinal AI risk group independently predicted ASCVD (SCORE2-adjusted HR 2.32 vs low risk; p<0.001). Adding the retinal AI risk score to SCORE2 reclassified risk across the ESC/EAS statin-indication boundary (statin-eligibility NRI [net reclassification improvement] 0.012, p<0.001); reclassification was statistically significant but modest (continuous NRI 0.445, p<0.001), without C-index or net-benefit gain. In the statin-indicated subgroup, retinal AI risk groups further stratified risk (SCORE2-adjusted HR 2.16; p<0.001). Statin-not-indicated participants in the high or very high retinal AI risk groups had numerically similar observed 10-year risk to all statin-indicated, untreated participants (p=0.758). There was no evidence of effect modification by clinically detectable retinal disorder (interaction p=0.93). Incremental value was greater in women than men (sex interaction p<0.001). CONCLUSION: Adding the retinal AI risk score to SCORE2 produced modest bidirectional risk reclassification across the ESC/EAS statin-indication boundary; these findings warrant prospective validation.Abstract word count: 250 words.
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