Trăim în epoca „selfie-urilor”, în care copiii şi adulţii par să-şi facă poze ori de câte ori apare ocazia. Dar o echipă de cercetători chinezi a folosit selfie-urile pentru a identifica anumite semne ale bolilor de inimă. Rezultatele studiului au sugerat că un algoritm de învăţare profundă bazat pe fotografii faciale poate ajuta la detectarea bolii coronariene.
Zheng şi colaboratorii săi au folosit fotografiile a peste 5.000 de pacienţi pentru a-şi antrena un model de inteligenţă artificială ( AI). Toţi pacienţii au fost trataţi într-unul dintre cele opt spitale din China, în perioada iulie 2017 până în martie 2019. Fotografiile altor 580 de pacienţi – făcute în aceleaşi spitale în aceeaşi perioadă de timp - au fost rezervate pentru a valida modelul.
Algoritmul echipei a fost apoi testat pe alţi 1.000 de pacienţi care au fost înrolaţi din aprilie până în iulie 2019 pentru a vedea în ce măsură prezice riscul de boală cardiacă al unei persoane.
Studiul a avut anumite limitări - inclusiv o specificitate scăzută şi faptul că nu a fost testat pe o populaţie mai mare şi mai diversă de pacienţi, dar rezultatele echipei ar putea fi totuşi un pas semnificativ către îmbunătăţirea screeningului pentru o varietate de afecţiuni potenţial fatale, după cum arată siteul cardiovascularbusiness.com. Autorii cercetării au remarcat însă că există anumite „probleme etice” legate de această tehnologie care trebuie luate în serios.
„AI poate fi utilizată pentru a analiza feţele pentru detectarea bolilor de inimă. Este un pas către dezvoltarea unui instrument profund bazat pe învăţare, care ar putea fi utilizat pentru a evalua riscul bolilor de inimă, fie în ambulatoriu, fie prin intermediul pacienţilor care îşi fac„ selfie-uri ”pentru a-şi efectua screeningul”, a declarat Zhe Zheng, coordonatorul Departamentului de chirurgie cardiovasculară de la Spitalul Fuwai, autorul lucrării.
Anumite caracteristici faciale au fost asociate cu un risc crescut de boală coronariană (CAD) potrivit algoritmului dezvoltat de oamenii de ştiinţă. Sunt necesare studii suplimentare pentru dezvoltarea unui instrument clinic disponibil pe baza acestei tehnici care ar putea evalua probabilitatea CAD în ambulatoriu sau pentru a fi folosit în screening-ul CAD. Rezultatele cercetării au fost publicate în Jurnalul European de Cardiologie.
