Поєднання тепловізійної зйомки обличчя та штучного інтелекту показує багатообіцяючі результати у виявленні ішемічної хвороби серця
Стаття
Комбінація термовізуалізації обличчя та штучного інтелекту (ШІ) може точно передбачити наявність ішемічної хвороби серця, згідно з дослідженням, опублікованим у журналі з відкритим доступом BMJ Health & Care Informatics.
Дослідники припускають, що цей неінвазивний підхід у реальному часі є більш ефективним, ніж традиційні методи, і може бути застосований у клінічній практиці для покращення діагностичної точності та робочого процесу після тестування на більшій кількості пацієнтів з більш різноманітною етнічною приналежністю.
Дослідники стверджують, що сучасні рекомендації щодо діагностики ішемічної хвороби серця ґрунтуються на оцінці ймовірності наявності факторів ризику, яка не завжди є точною або широко застосовною.
І хоча їх можна доповнити іншими діагностичними методами, такими як показники ЕКГ, ангіограми та аналізи крові, вони часто забирають багато часу та є інвазивними, додають вони.
Тепловізор, який фіксує розподіл і зміни температури на поверхні об'єкта шляхом виявлення інфрачервоного випромінювання, випромінюваного цим об'єктом, є неінвазивним методом.
І він виявився перспективним інструментом для оцінки захворювань, оскільки здатний виявляти ділянки аномального кровообігу і запалення за характером зміни температури шкіри.
Поява технології машинного навчання (AI), здатної видобувати, обробляти та інтегрувати складну інформацію, може підвищити точність та ефективність тепловізійної діагностики.
Тому дослідники вирішили вивчити можливість використання тепловізійної візуалізації та штучного інтелекту для точного прогнозування наявності ішемічної хвороби серця без необхідності інвазивних, трудомістких методів у 460 людей з підозрою на серцеві захворювання. Їхній середній вік становив 58 років; З них 126 (27,5%) – жінки.
Перед підтверджувальними обстеженнями було зроблено теплові зображення їхніх облич з метою розробки та перевірки моделі візуалізації на основі штучного інтелекту для виявлення ішемічної хвороби серця.
Загалом у 322 учасників (70%) було підтверджено ішемічну хворобу серця. Ці люди, як правило, були старшого віку і, швидше за все, чоловіками. Вони також мали більш виражені фактори ризику способу життя, клінічні та біохімічні фактори ризику, а також частіше використовували профілактичні препарати.
Було виявлено, що підхід з використанням тепловізора та штучного інтелекту приблизно на 13% ефективніший для прогнозування ішемічної хвороби серця, ніж попередня оцінка ризику з використанням традиційних факторів ризику та клінічних ознак і симптомів.
Серед трьох найбільш значущих прогностичних теплових показників найбільш впливовими виявилася загальна різниця температур на лівій і правій сторонах обличчя, за якою слідують максимальна температура обличчя і середня температура обличчя.
Зокрема, найсильнішою прогностичною характеристикою була середня температура в області лівої щелепи, за якою слідував діапазон температур в області правого ока і різниця температур зліва і справа в області лівої скроні.
Підхід також ефективно виявив традиційні фактори ризику ішемічної хвороби серця: високий рівень холестерину, чоловіча стать, куріння, надмірна вага (ІМТ), рівень глюкози в крові натщесерце, а також показники запалення.
Дослідники визнають відносно невеликий розмір вибірки свого дослідження і той факт, що воно проводилося лише в одному місці. А всіх учасників дослідження направляли на підтверджувальні аналізи при підозрі на серцеві захворювання.
Але, тим не менш, вони пишуть: «Можливість передбачити ішемічну хворобу серця на основі тепловізійної зйомки передбачає потенційні майбутні застосування та можливості досліджень».
Вони додають: «Як біофізіологічний метод оцінки стану здоров'я, він надає інформацію, пов'язану із захворюванням, що виходить за рамки традиційних клінічних вимірювань, що може покращити оцінку атеросклеротичних серцево-судинних захворювань та пов'язаних з ними хронічних станів».
«Безконтактний характер цього методу в режимі реального часу дозволяє проводити миттєву оцінку на місці надання медичної допомоги, що може оптимізувати клінічні робочі процеси та заощадити час для прийняття важливих рішень лікарем і пацієнтом. Крім того, це може забезпечити можливість масового попереднього скринінгу».
І вони роблять висновок: «Розроблені нами моделі прогнозування тепловізійної візуалізації на основі передової технології [машинного навчання] продемонстрували багатообіцяючий потенціал у порівнянні з існуючими традиційними клінічними інструментами».
«Необхідні подальші дослідження із залученням більших вибірок і різних популяцій пацієнтів, щоб підтвердити зовнішню валідність і узагальнюваність поточних результатів».
Джерело: BMJ Group
