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面部熱成像 AI精準預測冠狀動脈疾病，發現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 點擊量：5825
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 行業百態】冠狀動脈病變是指冠狀動脈發生堵塞、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現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。研究發現，面部溫度與冠狀動脈疾病之間存在密切關聯，研究人員利用AI技術，對大量面部熱成像數據進行學習和分析，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。傳統的檢測手段，如心電讀數、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，研究團隊發現，利用面部熱成像和AI技術開發的輔助成像模型，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，左下頜區域的平均溫度成為了最強大的預測特征，其次是右眼區域的溫度范圍和左太陽穴區域的左右溫差。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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