szivderitok A Magyar Kardiológusok Társaságának szakmai felügyeletével

Szelfi juttatta orvoshoz a beteget

Az lehet a legolcsóbb és legegyszerűbb módja a szívbetegségek felderítésének, ha küldünk egy szelfit az orvosunknak - állítják a European Heart Journal című folyóiratban publikált friss tanulmány szerzői.

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.

A selfie (szelfi) lehet a jövő diagnosztikai vizsgálata.
A szelfi lehet a jövő diagnosztikai vizsgálata? Fotó: GettyImages

"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.

Az a végső célunk, hogy a nagy kockázatú csoportok számára fejlesszünk ki egy automatikusan jelentő alkalmazást, amely még az orvos-beteg találkozó előtt megbecsüli a szívbetegség kockázatát. Így olcsón, egyszerűen és hatékonyan lehet kiszűrni azokat a betegeket, akiknek további kivizsgálásra van szükségük. Azonban az algoritmust tovább kell finomítani, és más népességben és etnikai csoportokban is validálni kell.

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.

Zheng és Xiang-Yang Ji professzor, a pekingi Tsinghua Egyetem Agy és Kognitív Intézete Automatizálási tanszékének munkatársa, valamint kollégáik Kína nyolc kórházából 5 796 beteget toboroztak a kutatáshoz, amelyet 2017 júliusa és 2019 márciusa között végeztek el. A betegeknek képalkotó eljárással vizsgálták meg a véredényeit, koronária angiográfiát, komputer tomográfos koronária angiográfiát végeztek. A kiválasztott betegeket véletlenszerűen sorolták be a vizsgálati csoportba (5 216 fő, 90%) és a validáló csoportba (580 fő, 10%).

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.

Értékelje a cikket!

Hogy érzi magát? Országos eredmény megtekintése >>
Hogy érzi magát?
Kirobbanó formában van? Válassza ki a lelki- és testi állapotához illő emojit és nézze meg térképünkön, hogy mások hogy érzik magukat!
Milyen most a lelkiállapota?
Letargikus vagyok
Kissé magam alatt vagyok
Kiegyensúlyozott vagyok
Jókedvű vagyok
Majd kiugrom a bőrömből
Hogy érzi magát?
Kirobbanó formában van? Válassza ki a lelki- és testi állapotához illő emojit és nézze meg térképünkön, hogy mások hogy érzik magukat!
Hogy érzi most magát fizikailag?
Teljesen hulla vagyok
Voltam már jobban is
Átlagos formában vagyok
Jól vagyok
Kirobbanó formában vagyok
Hogy érzi magát?
Lelkiállapot
Fizikai állapot
Legjobban:
Legrosszabbul:
További cikkek
Szóljon hozzá Ön is és olvassa el mások hozzászólásait

Humánmeteorológia

Humanmeterológia szolgaltatója

Fronthatás:
Hidegfront

Maximum:
+18, +28 °C
Minimum:
+13, +18 °C

Hazánkban pénteken délelőtt tovább növekszik, vastagszik a feljőzet, nyugaton egyre többfelé elered az eső, zápor.

Egészséget befolyásoló hatások:
gyenge, közepes

Részletes adatok és előrejelzés

Tekintse meg az időjárási frontokat!Térképezze fel a pollen adatokat!

Kövesse a Házipatikát:

GyógyszerekGyógyszerkereső
GyógyszerHatóanyag