面部熱成像+AI精準預測冠狀動脈疾病

面部熱成像和人工智能(AI)相結(jié)合可以準確預測冠狀動脈疾病的存在。圖片來源:www.artificialintelligence-news.com包括來自中國醫(yī)學科學院阜外醫(yī)院、清華大學的研究人員發(fā)表在6月3日《BMJ健" />


包括來自中國醫(yī)學科學院阜外醫(yī)院、清華大學的研究人員發(fā)表在6月3日《BMJ健康與護理信息學》期刊上的一項研究發(fā)現(xiàn),面部熱成像和人工智能(AI)相結(jié)合可以準確預測冠狀動脈疾病的存在。研究發(fā)現(xiàn),這種非侵入性的實時預測方法比傳統(tǒng)方法更有效,可以用于臨床實踐,以提高診斷準確性。
目前診斷冠心病的方法依賴于對風險因素的概率評估,但其并不總是非常準確或可以廣泛適用。這些評估也可以與心電讀數(shù)、血管造影術和血液測試等其他檢測方法結(jié)合,但這些方法通常很耗時,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來預測冠狀動脈疾病。這些患者平均年齡為58歲,其中126人是女性。總共有322名參與者被確認患有冠狀動脈疾病。研究人員捕捉了他們的面部熱成像,以開發(fā)和驗證用于檢測冠狀動脈疾病的AI輔助成像模型。
結(jié)果,在預測冠狀動脈疾病方面,非侵入式的“熱成像+AI”方法比傳統(tǒng)評估方法準確率高出約13%。
在三個最顯著的預測溫度指標中,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。具體來說,左下頜區(qū)域的平均溫度是最強的預測特征,其次是右眼區(qū)域的溫度范圍和左太陽穴區(qū)域的左右溫差。
該方法還有效地識別了冠狀動脈疾病的傳統(tǒng)風險因素:高膽固醇、男性、吸煙、超重、空腹血糖以及炎癥指標。
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