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面部熱成像 AI精準預測冠狀動脈疾病，發(fā)現(xiàn)潛在冠狀動脈病變風險
2024年06月12日 08:53:14
來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：5758
近日《BMJ健康與護理信息學》期刊上揭示了冠狀動脈疾病預測的新途徑。這項研究證實，通過面部熱成像與人工智能(AI)的結合，能夠精準預測冠狀動脈疾病的存在，為臨床診療提供了非侵入性且實時高效的解決方案。
【化工儀器網(wǎng) 行業(yè)百態(tài)】冠狀動脈病變是指冠狀動脈發(fā)生堵塞、狹窄、閉塞或壞死等病變，這些病變導致心肌無法得到充足的血液灌注，進而引發(fā)胸痛、胸悶等一系列不適癥狀。冠狀動脈病變的誘因包括動脈粥樣硬化、血管炎、先天性冠狀動脈異常、冠狀動脈栓塞以及冠狀動脈痙攣等。這種病變嚴重影響心肌的供血供氧，可能導致暫時性或持久性的缺血、缺氧，嚴重時甚至危及生命。因此，對冠狀動脈病變的早期識別和治療至關重要。冠狀動脈疾病精準預測的重要性在于能夠早期發(fā)現(xiàn)潛在的冠狀動脈病變，降低患者的心血管事件風險。
近日《BMJ健康與護理信息學》期刊上揭示了冠狀動脈疾病預測的新途徑。這項研究證實，通過面部熱成像與人工智能(AI)的結合，能夠精準預測冠狀動脈疾病的存在，為臨床診療提供了非侵入性且實時高效的解決方案。該技術通過紅外相機捕捉面部的熱輻射圖像，反映面部溫度分布。研究發(fā)現(xiàn)，面部溫度與冠狀動脈疾病之間存在密切關聯(lián)，研究人員利用AI技術，對大量面部熱成像數(shù)據(jù)進行學習和分析，從而構建出一個能夠預測冠狀動脈疾病的AI模型。
當前，冠狀動脈疾病的診斷主要依賴于對風險因素的概率評估，但這些方法往往不夠準確或難以廣泛應用。傳統(tǒng)的檢測手段，如心電讀數(shù)、血管造影術和血液測試等，雖然有效但耗時且可能具有侵入性。在這項研究中，研究人員對460名疑似心臟病患者進行了熱成像和AI技術的聯(lián)合分析。這些患者平均年齡為58歲，其中女性占126人。經過詳細的分析和驗證，研究團隊發(fā)現(xiàn)，利用面部熱成像和AI技術開發(fā)的輔助成像模型，在預測冠狀動脈疾病方面的準確率比傳統(tǒng)方法高出約13%。
研究指出，在三個關鍵的預測溫度指標中，面部的整體溫差對預測結果的影響最為顯著。具體來說，左下頜區(qū)域的平均溫度成為了最強大的預測特征，其次是右眼區(qū)域的溫度范圍和左太陽穴區(qū)域的左右溫差。此外，該技術還能有效識別出冠狀動脈疾病的傳統(tǒng)風險因素，如高膽固醇、男性、吸煙、超重、空腹血糖以及炎癥指標等。
這一創(chuàng)新性的研究成果，不僅為冠狀動脈疾病的預測提供了新的思路，也為臨床診療帶來了革命性的改變。面部熱成像與AI技術的結合，不僅提高了診斷的準確性和效率，還大大減少了患者的痛苦和不適。未來，這一技術有望在更廣泛的范圍內得到應用，為更多患者帶來福音。
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