Температура обличчя може передбачити захворювання серця з більшою точністю, ніж сучасні методи

У нещодавньому дослідженні, опублікованому в BMJ Health & Care Informatics, дослідники оцінили доцільність використання інфрачервоної термографії обличчя (IRT) для прогнозування ішемічної хвороби серця (ІХС).

ІХС є однією з головних причин смерті та має значний глобальний тягар. Точний діагноз ІХС важливий для догляду та лікування. В даний час для визначення ймовірності ІХС у пацієнтів використовуються інструменти оцінки передтестової ймовірності (PTP). Однак ці інструменти мають проблеми із суб’єктивністю, обмеженою універсальністю та помірною точністю.

Хоча додаткове серцево-судинне тестування (підрахунок коронарного кальцію та електрокардіографія) або складні клінічні моделі, що включають додаткові лабораторні маркери та фактори ризику, можуть покращити оцінку ймовірності, існують проблеми, пов’язані з ефективністю часу, складністю процедури та обмеженою доступністю. p>

IRT, безконтактна технологія визначення температури поверхні, є перспективною для оцінки захворювань. Він може виявити запалення та порушення кровообігу за температурою шкіри. Дослідження показують зв’язок між інформацією IRT та атеросклеротичними серцево-судинними захворюваннями та пов’язаними з ними станами.

У цьому дослідженні дослідники оцінили доцільність використання даних про температуру ІРТ обличчя для прогнозування ІХС. До дослідження були включені дорослі, які проходили коронарну КТ-ангіографію (CCTA) або інвазивну коронарну ангіографію (ICA). Навчений персонал отримав необроблені дані та провів опитування IRT перед CCTA або ICA.

Електронні медичні записи використовувалися для отримання додаткової інформації, зокрема біохімічного аналізу крові, історії хвороби, факторів ризику та результатів скринінгу на ІХС. Одне IRT-зображення на учасника було вибрано для аналізу та оброблено (уніфіковане змінення розміру, перетворення відтінків сірого та кадрування фону).

Команда розробила IRT-модель зображення за допомогою розширеного алгоритму глибокого навчання. Для порівняння було розроблено дві моделі: одна була моделлю PTP (клінічна базова лінія), яка включала вік, стать і характеристики симптомів пацієнтів, а інша була гібридною, яка поєднувала інформацію IRT і клінічну інформацію з моделей IRT і PTP відповідно..

Було проведено кілька інтерпретаційних аналізів, у тому числі експерименти з оклюзією, візуалізацію карти виділення, аналізи дози та відповіді та прогноз сурогатної мітки CAD. Крім того, із IRT-зображення було витягнуто різні табличні характеристики IRT, класифіковані на рівні всього обличчя та цікавої області (ROI).

Загалом витягнуті характеристики були класифіковані на текстуру першого порядку, текстуру другого порядку, температуру та характеристики фрактального аналізу. Алгоритм XGBoost інтегрував ці витягнуті функції та оцінив їх прогностичну цінність для CAD. Дослідники оцінювали продуктивність, використовуючи всі характеристики та лише температурні характеристики.

Загалом у період з вересня 2021 року по лютий 2023 року було оцінено 893 дорослих, які пройшли CCTA або ICA. З них було включено 460 учасників із середнім віком 58,4 років; 27,4% були жінками, а 70% мали ІХС. Пацієнти з ІХС мали вищий вік і поширеність факторів ризику порівняно з пацієнтами без ІХС. Модель зображення IRT значно перевершила модель PTP.

Однак продуктивність гібридної та IRT-моделі зображення суттєво не відрізнялася. Використання лише температурних ознак або всіх вилучених ознак дало чудову прогностичну ефективність, що узгоджувалося з моделлю зображення IRT. На рівні всього обличчя найбільший вплив мала загальна різниця температур зліва направо, тоді як на рівні ROI найбільший вплив мала середня температура лівої щелепи.

Для моделі зображення IRT спостерігалися різні рівні погіршення продуктивності, коли різні ROI були закриті. Найбільший вплив мала оклюзія області верхньої та нижньої губи. Крім того, модель візуалізації IRT показала хороші результати в прогнозуванні сурогатних маркерів, пов’язаних із ІХС, таких як гіперліпідемія, куріння, індекс маси тіла, глікований гемоглобін і запалення.

Дослідження продемонструвало доцільність використання даних температури обличчя ІРТ для прогнозування ІХС. Модель візуалізації IRT перевершила модель PTP, рекомендовану керівництвом, підкреслюючи її потенціал для оцінки ІХС. Крім того, включення клінічної інформації в модель зображення IRT не забезпечило додаткових покращень, що свідчить про те, що витягнута інформація IRT уже містила важливу інформацію, пов’язану з CAD.

Крім того, прогностичну цінність моделі IRT було підтверджено за допомогою інтерпретованих табличних функцій IRT, які відносно узгоджувалися з моделлю зображення IRT. Ці характеристики також надали інформацію про важливі аспекти для прогнозування ІХС, такі як симетрія температури обличчя та нерівномірний розподіл. Для перевірки потрібні подальші дослідження з більшими вибірками та різними популяціями.