Исследование впервые показало, что можно использовать алгоритм глубокого обучения для выявления ишемической болезни артерий (САПР) путем анализа четырех фотографий лица человека.
Хотя алгоритм должен быть испытан в больших группах людей с различными этническими корнями, исследователи говорят, что у него есть потенциал, который будет использоваться в качестве инструмента скрининга, который мог бы определить возможную сердечную болезнь у людей в общей популяции, или у людей в группе риска, которых можно направить на дальнейшие клинические исследования.
“Насколько нам известно, это первая работа, которая показывает, что искусственный интеллект можно использовать для анализа лиц для выявления сердечных заболеваний. Это шаг к разработке глубокого инструмента, основанного на обучении, который можно использовать для оценки риска сердечных заболеваний с помощью пациентов, которые делают “Селфи “, для скрининга. По результатам скрининга людей можно будет направить на дальнейшее диагностическое тестирование или на клиническое посещения”, – сказал профессор Чжэ Чжэн, руководивший исследованиями.
Он продолжил: “Наша конечная цель – разработать приложение для собственных отчетов для общин высокого риска для оценки риска сердечных заболеваний до посещения клиники. Это может быть дешевым, простым и эффективным способом для выявления пациентов, требующих дальнейшего исследования. Однако, алгоритм требует дальнейшего уточнения и внешней проверки в других популяциях и этносах “.
Уже известно, что определенные черты лица связаны с повышенным риском сердечных заболеваний. К ним относятся истончение или седые волосы, морщины, наращивание ушных долей, ксантелазма (небольшие, желтые отложения холестерина под кожей, обычно вокруг век) и роговые мозоли (жировые и холестериновые отложения, которые выглядят как туманное белое, серое или голубое непрозрачное кольцо во внешних краям роговицы). Однако людям их трудно успешно использовать для прогнозирования и количественной оценки риска сердечных заболеваний.
Для исследования взяли 5796 пациентов из восьми больниц Китая с июля 2017 по март 2019. Наученные медсестры сделали четыре фотографии лица цифровыми фотоаппаратами: один лобовой, два профиля и один вид макушки головы. Они также опросили пациентов для сбора данных о социально-экономический статус, образ жизни и историю болезни. Рентгенологи проверили ангиограммы пациентов и оценили степень сердечных заболеваний в зависимости от того, сколько сосудов было сужено на 50% или более (стеноз ≥ 50%) и их местонахождения. Эта информация была использована для создания, обучения и утверждения алгоритма.
