Сочетание тепловизионной съемки лица и искусственного интеллекта (ИИ) позволяет точно предсказать наличие ишемической болезни сердца, говорится в исследовании, опубликованном в журнале открытого доступа BMJ Health & Care Informatics.
Исследователи предполагают, что этот неинвазивный подход в режиме реального времени более эффективен, чем традиционные методы, и может быть принят в клинической практике для повышения точности диагностики и рабочего процесса, после проведения испытаний на большем количестве пациентов с более разнообразной этнической принадлежностью.
Исследователи утверждают, что современные рекомендации по диагностике ишемической болезни сердца основаны на оценке вероятности факторов риска, которая не всегда точна или широко применима.
И хотя их можно дополнить другими диагностическими методами, такими как показания ЭКГ, ангиограммы и анализы крови, они часто требуют много времени и являются инвазивными, добавляют они.
Тепловидение, фиксирующее распределение и изменения температуры на поверхности объекта путем обнаружения инфракрасного излучения, испускаемого этим объектом, является неинвазивным методом.
И он оказался перспективным инструментом для оценки заболеваний, поскольку способен выявлять области аномального кровообращения и воспаления по характеру изменения температуры кожи.
Появление технологии машинного обучения (ИИ), способной извлекать, обрабатывать и интегрировать сложную информацию, может повысить точность и эффективность тепловизионной диагностики.
Поэтому исследователи решили изучить возможность использования тепловидения и искусственного интеллекта для точного прогнозирования наличия ишемической болезни сердца без необходимости применения инвазивных, трудоемких методов у 460 человек с подозрением на заболевание сердца. Их средний возраст составил 58 лет; 126 (27,5%) из них были женщинами.
Перед проведением подтверждающих обследований были сделаны тепловые снимки их лиц с целью разработки и проверки модели визуализации с использованием искусственного интеллекта для выявления ишемической болезни сердца.
В целом, у 322 участников (70%) была подтверждена ишемическая болезнь сердца. Эти люди, как правило, были старше и, скорее всего, это были мужчины. У них также были более выражены факторы риска, связанные с образом жизни, клинические и биохимические факторы риска, а также более частое использование профилактических препаратов.
Подход с использованием тепловизионной съемки и искусственного интеллекта оказался примерно на 13% более эффективным при прогнозировании ишемической болезни сердца, чем предварительная оценка риска с использованием традиционных факторов риска и клинических признаков и симптомов.
Среди трех наиболее значимых прогностических тепловых показателей наиболее влиятельной оказалась общая разница температур слева и справа на лице, за которой следуют максимальная температура лица и средняя температура лица.
В частности, самой сильной прогностической характеристикой оказалась средняя температура в области левой челюсти, за ней следовал диапазон температур в области правого глаза и разница температур слева и справа в области левого виска.
Подход также эффективно выявил традиционные факторы риска ишемической болезни сердца: высокий уровень холестерина, мужской пол, курение, избыточный вес (ИМТ), уровень глюкозы в крови натощак, а также показатели воспаления.
Исследователи признают относительно небольшой размер выборки своего исследования и тот факт, что оно проводилось только в одном центре. И все участники исследования были направлены на подтверждающие тесты при подозрении на заболевание сердца.
Но тем не менее они пишут: «Возможность прогнозирования ишемической болезни сердца на основе тепловидения предполагает потенциальные будущие приложения и возможности для исследований».
Они добавляют: «Как биофизиологический метод оценки состояния здоровья, он предоставляет информацию, касающуюся заболевания, выходящую за рамки традиционных клинических измерений, которые могут улучшить оценку атеросклеротических сердечно-сосудистых заболеваний и связанных с ними хронических состояний».
«Бесконтактный характер этого метода, работающий в режиме реального времени, позволяет проводить мгновенную оценку заболевания на месте оказания медицинской помощи, что может оптимизировать клинические рабочие процессы и сэкономить время для принятия важных решений врачом и пациентом. Кроме того, он может обеспечить возможность проведения массового предварительного скрининга».
И они приходят к выводу: « Разработанные нами модели прогнозирования тепловизионной съемки, основанные на передовой технологии [машинного обучения], продемонстрировали многообещающий потенциал по сравнению с существующими традиционными клиническими инструментами».
«Для подтверждения внешней валидности и обобщаемости текущих результатов необходимы дальнейшие исследования с привлечением более крупных выборок и различных групп пациентов».
Источник: Группа БМЖ