Ez az első olyan tanulmány , amely bemutatja, hogy a számítógépes algoritmusokat fel lehet használni arra, hogy arcokról készült fotók elemzésével felismerjük a szívkoszorúér-betegségeket. Bár az algoritmusokat még tovább kell fejleszteni, és több, különböző etnikai hátterűeken kell tesztelni, a kutatók szerint megvan benne a lehetőség, hogy olyan képalkotó technikaként használják, amely az általános népességben vagy a nagy kockázatú csoportokban azonosítani tudja a lehetséges szívbetegségeket, és így ki tudja szűrni azokat az embereket, akiknek további klinikai vizsgálatokra van szükségük.
"Jelenlegi tudásunk szerint ez az első olyan munka, amelyik azt demonstrálja, hogy a mesterséges intelligencia használható arcelemzésre, amelynek eredményeképpen szívbetegségeket lehet észlelni. Az első lépés abba az irányba, hogy kifejlesszünk egy olyan gépi eszközt, amelyet a szívbetegségek kockázatának megbecsülésére lehet használni akár a szakrendeléseken, akár úgy, hogy a betegek készítenek magukról szelfit, és így önmaguk alkalmazzák a képalkotó technikát. Ez lehet a jövő diagnosztikai vizsgálatainak vagy a klinikai szakrendeléseknek a bevezető eljárása" - mondta Zhe Zheng professzor, aki a kutatásokat vezette, valamint a kínai Szív- és Érrendszeri Betegségek Nemzeti Központjának igazgatóhelyettese és a Fuwai Kórház, a Kínai Orvostudományi Akadémia és a Pekingi Egyesült Orvosi Kollégium alelnöke.
Azt már tudjuk, hogy bizonyos arcvonások kapcsolatba hozhatók a szívbetegségek kockázatával. Ilyen például az elvékonyodó vagy ősz haj, a ráncok, a füllebeny gyűrődése, a xanthelasma (általában a szemhéj környékén, a bőr alatt megjelenő, sárga koleszterinlerakódás), az arcus corneae (a szem szaruhártyájának szélén, halványfehér, szürke vagy kék gyűrű formájában megjelenő zsír- és koleszterinlerakódás). Azonban nehéz ezek alapján pontosan előrejelezni és értékelni a szívbetegségek kockázatát.
A kiképzett nővérek négy portréfotót készítettek a betegekről digitális fényképezőgéppel: egyet szemből, kettőt profiból és egyet a fej tetejéről.
Ki is kérdezték a betegeket a társadalmi-gazdasági helyeztükről, az életmódjukról és a kórelőzményeikről. Az orvosok megvizsgálták a betegek angiogramját, és aszerint határozták meg a szívbetegségük mértékét, hogy mennyi véredényük szűkült be 50 százaléknál erősebben, és hogy hol helyezkedik el a megbetegedett érszakasz. Ezekkel az információkkal hozták létre, képezték ki és validálták a mélytanuló algoritmust.
A kutatók ezután Kína kilenc kórházának további 1 013 betegén tesztelték az algoritmust 2019 áprilisa és júliusa között. Az összes csoport betegeinek a többsége a han kínai etnikumhoz tartozott.
Azt figyelték meg, hogy az algoritmus felülmúlta a szívbetegségek előrejelzésére szolgáló jelenlegi modelleket (a Diamond-Forrester modellt és a CAD konzorcium klinikai értékeit). A validáló betegcsoportban az algoritmus az esetek 80 százalékában pontosan észlelte a szívbetegséget (valós pozitív érték vagy szenzitivitás), és az esetek 61 százalékában pontosan vette észre a szívbetegség hiányát (valós negatív érték vagy specificitás). A vizsgálati csoportban a szenzitivitás 80 százalék, a specificitás 54 százalék volt.
Ji professzor szerint "az algoritmust könnyedén lehet arra használni, hogy az arcról készített fotók alapján előrejelezzék a szívbetegséget. Az arc, a homlok és az orr több hasznos információval szolgált az algoritmus számára, mint az arc további részei. Azonban még dolgozni kell az új módszeren, mert a jelenleg 46 százalékot kitevő fals pozitív esetek felesleges vizsgálatokat eredményezhetnek.
