雖然醫學上有可以預測患上冠心病風險的計算工具，但由於沒有將各種可變因素，包括種族或健康狀況（例如愛滋病）計算在內，因此未能精準地計算出相關風險。

中大醫學院臨床研究及生物統計中心、內科及藥物治療學系和影像及介入放射學系合作，以「全自動視網膜圖像分析（ARIA）」技術，透過拍攝視網膜圖像（俗稱「眼底相」）識別相關的視網膜特徵，結合傳統心血管風險因素，計算愛滋病病毒（HIV）感染者的心臟病風險。研究結果顯示，此新結合技術有效評估HIV感染者患上冠狀動脈粥樣硬化和阻塞性冠狀動脈心臟病的風險，靈敏度及特異性均超過90%。研究結果已於國際醫學期刊《PLOS ONE》上發表。

HIV感染者需要精準計算心血管疾病風險的評估工具 

HIV感染者患上心血管疾病的風險是一般人的兩倍，他們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。雖然介入措施可以減低高危人士患上冠心病的風險，但先決條件是需要一個簡單而精準的評估工具計算個人風險。

醫學院內科及藥物治療學系名譽臨床副教授雷頌恩醫生說：「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。」

醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院臨床研究及生物統計中心主任徐仲鍈教授補充說：「過往的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。」

結合眼底相及傳統心血管疾病風險模型 評估HIV感染者冠心病風險準繩度達9成

有見及此，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感染者參與研究。新的風險預測模型結合傳統心血管風險因素和和視網膜特徵進行分析。研究對象當中有71 人（62%）患有冠狀動脈粥樣硬化，23 人（20%）則通過電腦斷層掃描檢測出患有阻塞性冠狀動脈疾病。研究人員利用儀器為所有參加者拍攝他們的視網膜圖像，透過機器學習與深度學習再進行分析，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感染者患上兩種主要冠狀心臟病的風險，靈敏度及特異性均超過90%。