Дослідження вперше показало, що можна використовувати алгоритм глибокого навчання для виявлення ішемічної хвороби артерій (САПР) шляхом аналізу чотирьох фотографій обличчя людини.
Хоча алгоритм повинен бути випробуваний в великих групах людей з різним етнічним корінням, дослідники говорять , що у нього є потенціал, який буде використовуватися в якості інструменту скринінгу, який міг би визначити можливу серцеву хворобу у людей в загальній популяції , або у людей в групі ризику, яких можна направити на подальші клінічні дослідження.
“Наскільки нам відомо, це перша робота, яка демонструє, що штучний інтелект можна використовувати для аналізу облич для виявлення серцевих захворювань. Це крок до розробки глибокого інструменту, заснованого на навчанні, який можна використовувати для оцінки ризику серцевих захворювань за допомогою пацієнтів, які роблять “селфі”, для скринінгу. За результатами скринінгу людей можна буде направити на подальше діагностичне тестування або на клінічне відвідування”, – сказав професор Чже Чжен, який керував дослідженнями.
Він продовжив: “Наша кінцева мета – розробити додаток для власних звітів для громад високого ризику для оцінки ризику серцевих захворювань до відвідування клініки. Це може бути дешевим, простим та ефективним способом для виявлення пацієнтів, які потребують подальшого дослідження. Однак, алгоритм вимагає подальшого уточнення та зовнішньої перевірки в інших популяціях та етносах “.
Вже відомо, що певні риси обличчя пов’язані з підвищеним ризиком серцевих захворювань. До них відносяться витончення або сиве волосся, зморшки, нарощування вушних часток, ксантелазма (невеликі, жовті відкладення холестерину під шкірою, зазвичай навколо повік) і рогові мозолі (жирові та холестеринові відкладення, що виглядають як туманне біле, сіре або блакитне непрозоре кільце у зовнішніх краях рогівки). Однак людям їх важко успішно використовувати для прогнозування та кількісної оцінки ризику серцевих захворювань.
Для дослідження взяли 5 796 пацієнтів з восьми лікарень Китаю з липня 2017 по березень 2019 року. Навчені медсестри зробили чотири фотографії обличчя цифровими фотоапаратами: один лобовий, два профілі та один вид верхівки голови. Вони також опитали пацієнтів для збору даних про соціально-економічний статус, спосіб життя та історію хвороби. Рентгенологи перевірили ангіограми пацієнтів та оцінили ступінь серцевих захворювань залежно від того, скільки судин було звужене на 50% або більше (стеноз ≥ 50%) та їх місцезнаходження. Ця інформація була використана для створення, навчання та затвердження алгоритму.