Nové publikace
Termovizní zobrazování obličeje a umělá inteligence přesně předpovídají ischemickou chorobu srdeční
Naposledy posuzováno: 02.07.2025
Veškerý obsah iLive je lékařsky zkontrolován nebo zkontrolován, aby byla zajištěna co největší věcná přesnost.
Máme přísné pokyny pro získávání zdrojů a pouze odkaz na seriózní mediální stránky, akademické výzkumné instituce a, kdykoli je to možné, i klinicky ověřené studie. Všimněte si, že čísla v závorkách ([1], [2] atd.) Jsou odkazy na tyto studie, na které lze kliknout.
Pokud máte pocit, že některý z našich obsahů je nepřesný, neaktuální nebo jinak sporný, vyberte jej a stiskněte klávesu Ctrl + Enter.
Studie publikovaná v časopise BMJ Health & Care Informatics zjistila, že kombinace termovize obličeje a umělé inteligence (AI) dokáže přesně předpovědět ischemickou chorobu srdeční (ICHS). Vědci naznačují, že neinvazivní metoda pracující v reálném čase se ukázala jako účinnější než tradiční metody a mohla by být zavedena do klinické praxe ke zlepšení diagnostické přesnosti a pracovního postupu, pokud by byla testována na větších a etnicky rozmanitějších populacích pacientů.
Současné pokyny pro diagnostiku ischemické choroby srdeční se spoléhají na pravděpodobnosti rizikových faktorů, které nejsou vždy přesné nebo široce použitelné, tvrdí vědci. I když tyto metody lze doplnit dalšími diagnostickými nástroji, jako jsou EKG, angiogramy a krevní testy, jsou často časově náročné a invazivní, dodávají vědci.
Termografie, která zaznamenává rozložení a změny teploty na povrchu objektu detekcí infračerveného záření, je neinvazivní metoda. Osvědčila se jako slibný nástroj pro hodnocení onemocnění, protože dokáže na základě teplotních vzorců kůže identifikovat oblasti s abnormálním krevním oběhem a zánětem.
Nástup technologií strojového učení (AI) s jejich schopností extrahovat, zpracovávat a integrovat komplexní informace může zlepšit přesnost a efektivitu diagnostiky termovizí.
Vědci se rozhodli prozkoumat možnost využití termovize v kombinaci s umělou inteligencí k přesné predikci přítomnosti ischemické choroby srdeční bez nutnosti invazivních a časově náročných metod u 460 lidí s podezřením na srdeční onemocnění. Jejich průměrný věk byl 58 let; 126 (27,5 %) tvořily ženy.
Před potvrzovacími vyšetřeními byly pořízeny termální snímky jejich obličejů za účelem vývoje a validace zobrazovacího modelu s podporou umělé inteligence pro detekci ischemické choroby srdeční.
Celkem 322 účastníků (70 %) mělo potvrzenou ischemickou chorobu srdeční. Tito jedinci byli obecně starší a spíše muži. Měli také vyšší pravděpodobnost výskytu rizikových faktorů souvisejících s životním stylem, klinických a biochemických faktorů a častěji užívali preventivní léky.
Přístup využívající termovizi a umělou inteligenci byl přibližně o 13 % lepší v predikci ischemické choroby srdeční než předběžné posouzení rizika s využitím tradičních rizikových faktorů a klinických příznaků a symptomů. Mezi třemi nejvýznamnějšími tepelnými ukazateli měl největší vliv celkový teplotní rozdíl mezi levou a pravou stranou obličeje, následovaný maximální teplotou obličeje a průměrnou teplotou obličeje.
Zejména průměrná teplota v oblasti levé čelisti byla nejsilnějším prediktorem, následovaná teplotním rozdílem v oblasti pravého oka a teplotním rozdílem mezi levým a pravým spánkem.
Tento přístup také účinně identifikoval tradiční rizikové faktory ischemické choroby srdeční: vysoký cholesterol, mužské pohlaví, kouření, nadváhu (BMI), hladinu glukózy nalačno a indikátory zánětu.
Výzkumníci uznávají relativně malý vzorek své studie a skutečnost, že byla provedena pouze v jednom centru. Kromě toho byli všichni účastníci studie odesláni na potvrzovací testy, pokud u nich bylo podezření na srdeční onemocnění.
Tým však píše: „Schopnost [termografického zobrazování] předpovídat [ischemickou chorobu srdeční] ukazuje na potenciální budoucí aplikace a výzkumné příležitosti... Jako biofyziologická metoda pro hodnocení zdraví [poskytuje] informace související s onemocněním nad rámec tradičních klinických měření, což může zlepšit hodnocení [aterosklerotického kardiovaskulárního onemocnění] a souvisejících chronických onemocnění.“
„[Jeho] bezkontaktní povaha v reálném čase umožňuje okamžité posouzení onemocnění v místě péče, což může zefektivnit klinické pracovní postupy a ušetřit čas při důležitých rozhodnutích lékaře a pacienta. Má také potenciál pro hromadné předběžné vyšetření.“
Výzkumníci k závěru uvedli: „Naše vyvinuté predikční modely [termografického zobrazování] založené na pokročilých technologiích [strojového učení] vykazovaly slibný potenciál ve srovnání se současnými tradičními klinickými nástroji.“
"Pro potvrzení externí platnosti a zobecnitelnosti současných zjištění jsou zapotřebí další studie zahrnující větší počet pacientů a rozmanité populace."