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面部热成像+AI精准预测冠状动脉疾病

面部热成像和人工智能(AI)相结合可以准确预测冠状动脉疾病的存在。图片来源:www.artificialintelligence-news.com

包括来自中国医学科学院阜外医院、清华大学的研究人员发表在6月3日《BMJ健康与护理信息学》期刊上的一项研究发现,面部热成像和人工智能(AI)相结合可以准确预测冠状动脉疾病的存在。研究发现,这种非侵入性的实时预测方法比传统方法更有效,可以用于临床实践,以提高诊断准确性。

目前诊断冠心病的方法依赖于对风险因素的概率评估,但其并不总是非常准确或可以广泛适用。这些评估也可以与心电读数、血管造影术和血液测试等其他检测方法结合,但这些方法通常很耗时,而且可能是侵入式的。

研究人员在460名疑似心脏病患者中使用热成像和AI来预测冠状动脉疾病。这些患者平均年龄为58岁,其中126人是女性。总共有322名参与者被确认患有冠状动脉疾病。研究人员捕捉了他们的面部热成像,以开发和验证用于检测冠状动脉疾病的AI辅助成像模型。

结果,在预测冠状动脉疾病方面,非侵入式的“热成像+AI”方法比传统评估方法准确率高出约13%。

在三个最显著的预测温度指标中,影响最大的是面部的整体温差,其次是最高面部温度和平均面部温度。具体来说,左下颌区域的平均温度是最强的预测特征,其次是右眼区域的温度范围和左太阳穴区域的左右温差。

该方法还有效地识别了冠状动脉疾病的传统风险因素:高胆固醇、男性、吸烟、超重、空腹血糖以及炎症指标。

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