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2021
11-19

我是大医生20211118心梗照相馆与冠心病相关的面部特征冠心病的3个面部特征

研究者指出,这一技术可能在门诊辅助评估冠心病风险,以及在社区对高风险人群中早期筛查冠心病,未来需要进一步开发一个临床可利用的工具。

该研究首先于2017年7月至2019年3月从全国八家医院连续纳入5796例择期接受冠脉造影或冠脉CT血管成像检查的患者,随机将其中90%(5216人)的患者分入训练组,其余10%(580人)分入验证组,来建立深度学习算法。

然后,该研究于2019年4月至2019年7月从9家医院又纳入1013例择期接受冠脉造影或冠脉CT血管成像检查的患者,作为测试组,对深度学习算法进行验证。

结果显示,以影像学诊断作为参考标准时,在验证组中,基于脸部照片的冠心病检测算法的敏感度为0.8,特异度为0.61,ROC曲线下面积(AUC)为0.757,准确度明显高于传统的Diamond–Forrester模型(AUC为0.631)和广泛应用的冠心病联盟临床评分(AUC为0.694)。

在测试组中,基于脸部照片的冠心病检测算法的敏感度高达0.8,特异度为0.54,AUC为0.73,其准确度也明显高于Diamond–Forrester模型(AUC为0.623)和冠心病联盟临床评分(AUC为0.652)。

研究者指出,这种基于脸部照片的深度学习算法,具有中等的冠心病识别效能,而且进一步研究发现,加入临床指标并没有改善该算法的效能,说明这种算法只简单用脸部照片就可以,不需要考虑病史或查体。

另外,该研究显示,在所有脸部区域中,脸颊、额头、鼻子对该算法的贡献较大。

研究者表示,这一结果与既往其他研究报道不一致。此前研究发现,眼睛、耳朵、头发与冠心病的关联可能更强。

他们认为,这可能有三方面的原因:该研究预先处理了照片;提取了某些不被人注意但与冠心病强烈相关的脸部特征,比如表观年龄、脸部脂肪、脸型;既往研究错估了冠心病与脸颊、额头、鼻子之间的关系。

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作者:北京卫视养生堂我是大医生cctv健康之路视频全集|徒手整形私密护理培训两性健康产业有哪些
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