面部熱成像和人工智能（AI）相結(jié)合可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)冠狀動(dòng)脈疾病的存在。圖片來(lái)源：www.artificialintelligence-news.com

包括來(lái)自中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院阜外醫(yī)院、清華大學(xué)的研究人員發(fā)表在6月3日《BMJ健康與護(hù)理信息學(xué)》期刊上的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，面部熱成像和人工智能（AI）相結(jié)合可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)冠狀動(dòng)脈疾病的存在。研究發(fā)現(xiàn)，這種非侵入性的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法比傳統(tǒng)方法更有效，可以用于臨床實(shí)踐，以提高診斷準(zhǔn)確性。

目前診斷冠心病的方法依賴于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的概率評(píng)估，但其并不總是非常準(zhǔn)確或可以廣泛適用。這些評(píng)估也可以與心電讀數(shù)、血管造影術(shù)和血液測(cè)試等其他檢測(cè)方法結(jié)合，但這些方法通常很耗時(shí)，而且可能是侵入式的。

研究人員在460名疑似心臟病患者中使用熱成像和AI來(lái)預(yù)測(cè)冠狀動(dòng)脈疾病。這些患者平均年齡為58歲，其中126人是女性。總共有322名參與者被確認(rèn)患有冠狀動(dòng)脈疾病。研究人員捕捉了他們的面部熱成像，以開發(fā)和驗(yàn)證用于檢測(cè)冠狀動(dòng)脈疾病的AI輔助成像模型。

結(jié)果，在預(yù)測(cè)冠狀動(dòng)脈疾病方面，非侵入式的“熱成像+AI”方法比傳統(tǒng)評(píng)估方法準(zhǔn)確率高出約13%。

在三個(gè)最顯著的預(yù)測(cè)溫度指標(biāo)中，影響最大的是面部的整體溫差，其次是最高面部溫度和平均面部溫度。具體來(lái)說(shuō)，左下頜區(qū)域的平均溫度是最強(qiáng)的預(yù)測(cè)特征，其次是右眼區(qū)域的溫度范圍和左太陽(yáng)穴區(qū)域的左右溫差。

該方法還有效地識(shí)別了冠狀動(dòng)脈疾病的傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素：高膽固醇、男性、吸煙、超重、空腹血糖以及炎癥指標(biāo)。

來(lái)源：中國(guó)科學(xué)報(bào)