Термичното лицево сканиране и изкуственият интелект предсказват точно коронарна болест на сърцето
Последно прегледани: 14.06.2024
Цялото съдържание на iLive е медицински прегледано или е проверено, за да се гарантира възможно най-голяма точност.
Имаме строги насоки за снабдяване и само свързваме реномирани медийни сайтове, академични изследователски институции и, когато е възможно, медицински проучвания, които се разглеждат от специалисти. Имайте предвид, че номерата в скоби ([1], [2] и т.н.) са линкове към тези проучвания.
Ако смятате, че някое от съдържанието ни е неточно, остаряло или под съмнение, моля, изберете го и натиснете Ctrl + Enter.
Проучването е публикувано в BMJ Health & Care Informaticsоткри, че комбинация от термично изображение на лицето и изкуствен интелект (AI) може точно да предвиди наличието на коронарна артериална болест (CHD). Установено е, че този неинвазивен метод в реално време е по-ефективен от традиционните методи и може да бъде въведен в клиничната практика за подобряване на диагностичната точност и работния процес, ако бъде тестван в по-големи и по-етнически разнообразни популации пациенти, предполагат изследователите. p>
Настоящите насоки за диагностициране на коронарна артериална болест разчитат на оценки на вероятността от рискови фактори, които не винаги са точни или широко приложими, казват изследователите. Докато тези методи могат да бъдат допълнени от други диагностични инструменти като ЕКГ, ангиограми и кръвни тестове, те често отнемат много време и са инвазивни, добавят изследователите.
Термичното изображение, което записва разпределението и температурните вариации на повърхността на обект чрез откриване на инфрачервено лъчение, е неинвазивно. Доказано е, че е обещаващ инструмент за оценка на заболяването, тъй като може да идентифицира области с абнормна циркулация и възпаление въз основа на моделите на температурата на кожата.
Появата на технологии за машинно обучение (AI) с тяхната способност да извличат, обработват и интегрират сложна информация може да подобри точността и ефективността на термовизионната диагностика.
Изследователите решиха да проучат възможността за използване на термично изображение в комбинация с AI за точно прогнозиране на наличието на коронарна артериална болест без необходимост от инвазивни и отнемащи време методи при 460 души със съмнение за сърдечно заболяване. Средната им възраст е 58 години; 126 (27,5%) от тях са жени.
Бяха направени термовизионни изображения на лицата им преди потвърдителните прегледи за разработване и валидиране на поддържан от AI образен модел за откриване на коронарна артериална болест.
Общо 322 участници (70%) са имали потвърдена коронарна болест на сърцето. Тези хора обикновено са по-възрастни и по-вероятно да бъдат мъже. Те също така са по-склонни да имат начин на живот, клинични и биохимични рискови фактори, както и по-честа употреба на превантивни лекарства.
Подходът с термично изображение и изкуствен интелект е с около 13% по-добър при прогнозиране на коронарна болест на сърцето в сравнение с предварителната оценка на риска, използваща традиционни рискови фактори и клинични признаци и симптоми. Сред трите най-значими топлинни показателя най-влиятелна е общата температурна разлика между лявата и дясната страна на лицето, следвана от максималната лицева температура и средната лицева температура.
По-конкретно, средната температура в областта на лявата челюст беше най-силният предиктор, следвана от температурната разлика в областта на дясното око и температурната разлика между лявото и дясното слепоочие.
Подходът също така ефективно идентифицира традиционни рискови фактори за коронарна болест на сърцето: висок холестерол, мъжки пол, тютюнопушене, наднормено тегло (ИТМ), глюкоза на гладно и индикатори за възпаление.
Изследователите признават сравнително малкия размер на извадката от тяхното проучване и факта, че е проведено само в един център. В допълнение, всички участници в проучването бяха насочени за потвърждаващи тестове за предполагаемо сърдечно заболяване.
Въпреки това, екипът пише: „Способността на [термичното изображение] да предсказва въз основа на [коронарна болест на сърцето] сочи към потенциални бъдещи приложения и изследователски възможности... Като биофизиологичен метод за оценка на здравето, [той] осигурява заболяване- свързана информация извън традиционните клинични измервания, която може да подобри оценката на [атеросклеротичното сърдечно-съдово заболяване] и свързаните с него хронични състояния."
„Безконтактното естество в реално време на [това] позволява мигновена оценка на заболяването в момента на грижата, което може да рационализира клиничните работни процеси и да спести време за важни решения на лекаря и пациента. Освен това има потенциал за масов предварителен скрининг."
Изследователите заключават: „Нашите разработени [термични изображения] модели за прогнозиране, базирани на усъвършенствани технологии [за машинно обучение], показаха обещаващ потенциал в сравнение с настоящите традиционни клинични инструменти.“
„Необходими са по-нататъшни проучвания, включващи по-голям брой пациенти и различни популации, за да се потвърди външната валидност и възможност за обобщаване на настоящите открития.“