研究者发现，额秃（发际线后移）、头顶秃、耳垂折痕、耳前折痕、眼袋深、鱼尾纹深、额头皱纹深、眼眶周围有皱纹、鼻沟、鼻唇沟（法令纹）深、老年斑、口唇苍白等头面部特征被算法认为可能与冠心病存在较显著关联。
算法认为可能与冠心病存在较显著关联的头面部特征
随着上述阳性面部特征区域增多，冠心病、单支或双支冠脉病变、三支或左主干病变的患病率有升高的趋势。
在拥有≤3个、4~6个、7~9个上述阳性头面部特征的人中，冠心病患病率分别为27.5%、40.3%、84%，单支或双支病变患病率分别为17.6%、27.3%、42.4%，三支或左主干病变的患病率分别为9.8%、13%、41.6%。
在该研究中，研究人员收集每位患者的4张不同角度（正面、左60°、右60°、头顶）的脸部照片，合成一张包括所有脸部特征的12通道照片，然后提取有用的脸部特征在训练组中造模。
该研究所纳入的患者排除既往接受冠脉介入治疗或心脏搭桥手术、患其他心脏疾病、最近3个月内未做血生化检查、整形或面部受伤的患者。以冠脉造影或冠脉CT血管成像检查至少一支冠脉病变狭窄≥50%来诊断冠心病。
研究由中国医学科学院阜外医院、首都医科大学附属北京安贞医院、大连医科大学附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、同济大学附属上海东方医院、上海交通大学医学院附属仁济医院、温州医科大学附属第一医院、徐州市第三人民医院、中国中医科学院广安门医院合作完成。
研究使用应用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）建立基于面部图片的冠心病预测模型，预测患者是否存在“至少1支冠状动脉狭窄≥50%”。
扁鹊通过“望”便知蔡桓公的疾病状态。如今，借助先进的计算机技术，西医也能“看脸识病”了。
近日，阜外医院郑哲教授等联合全国其他八家医院研究人员和清华大学季向阳教授团队在《欧洲心脏杂志》发表的一项研究表明，通过计算机深度学习算法，看脸部照片就能评估一个人的冠心病风险。
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。
