Na Nacionalni univerzi v Seulu so raziskovalci razvili metodo, ki s pomočjo umetne inteligence analizira mrežnico in iz tega ocenjuje hitrost biološkega staranja ter morebitna skrita sistemska zdravstvena tveganja, navajajo tamkajšnji znanstveniki. Gre za pristop, ki temelji na posnetkih mrežnice.
Model umetne inteligence so po njihovih navedbah učili na približno 30.000 skenih mrežnice, dodatno pa preverili na še 15.000 posnetkih. Pri ocenjevanju kronološke starosti naj bi se model zmotil za povprečno 2,5 do 2,7 leta.
V analizi so primerjali tudi posamezne skupine bolnikov. Mrežnice diabetikov so bile ocenjene v povprečju za 2,52 leta starejše od njihove kronološke starosti, pri kadilcih približno za pol leta, pri bolnikih z makularno degeneracijo pa za 0,6 leta. Raziskovalci te razlike razumejo kot odraz pospešenega biološkega staranja in morebitnih sistemskih tveganj.