一种新的基于图像的算法使用人工智能(AI)来分析一个人的面部照片，以检测和确定患有心脏相关疾病的可能性。对于心脏病患者来说，最初的咨询和检查可以简化，因为人工智能可以对下一步进行初步评估。
一组中国研究人员发现了一种创建深度学习算法的方法，该算法旨在分析一个人的面部照片，并检测是否有进展性心脏病的迹象。
的欧洲心脏病学会最近出版了新闻稿详细阐述了中国研究人员在确定心脏病方面所做的工作。“自拍”现在可以作为一种手段和途径，对人类心脏可能的疾病进行廉价而简单的分析。
为心脏病开发的筛查工具需要病人的四张照片来分析和初步评估。这减少了进一步了解疾病或从内部了解疾病的需要。
人工智能的首席研究员、国家心血管疾病中心副主任、中国医学科学院阜外医院副院长张哲教授说:“我们的最终目标是为高风险社区开发一种自我报告的应用程序，在去诊所之前评估心脏病风险。”
研究人员指出，该算法目前处于开发阶段，需要对不同种族的更大群体进行升级和测试。
“自拍”算法开发
科学家们利用与面部特征相关的特定因素来显示一个人正在经历心脏疾病。他们关注的症状包括:头发灰白或稀疏、皱纹、耳垂皱褶、xanthelasmata(小的、黄色的胆固醇沉积物，显示在皮肤下面，通常在眼皮里)，以及arcus角膜(脂肪和胆固醇沉积，在人的角膜外缘出现白色、灰色或蓝色的不透明环)。
这项研究的概念可以追溯到2017年，科学家们从中国八家医院收集了5796名患者，分为培训(5216名患者或90%)和验证(580名患者或10%)。他们的人口统计数据和健康记录也被用于算法的数据处理，患者的x射线血管造影图像，甚至护士拍摄的四张照片作为参考。
季向阳教授表示，患者的记录对算法的性能没有贡献，只有照片就足够了。
该算法超越了目前使用的Diamond-Forrester模型和CAD联盟临床评分等心脏病检测方法。在验证对照组中，研究人员能够准确地检测出80%的心脏病，其中61%的人目前没有疾病。
该算法的测试组具有80%的敏感性和54%的特异性。
CAD的“自拍”算法
该算法主要用于检测冠状动脉疾病也就是冠心病，是人类已知的最常见的心脏病。冠心病目前是美国公民中男性和女性死亡的主要原因。
这种疾病的原因是动脉硬化，阻止血液循环流向心肌和身体其他部位。胆固醇和斑块的积聚主要导致动脉内的这种疾病，并阻止血液从内部正常流动。
CAD是一种可以削弱心脏肌肉甚至导致心脏衰竭的疾病。
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作者:以赛亚·阿朗佐
