По мнению авторов нового исследования, опубликованного в European Heart Journal, отправка врачу автопортрета, снятого с телефона, то есть «селфи», может быть недорогим и простым способом ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.

В исследовании впервые продемонстрирована возможность применения компьютерного алгоритма глубокого обучения для обнаружения ишемической болезни сердца (ИБС), анализируя четыре фотографии лица человека.

Хотя алгоритм нуждается в дальнейшем тестировании на больших группах людей из разных этнических групп, исследователи говорят, что он может использоваться в качестве инструмента скрининга, который способен выявить возможные сердечно-сосудистые заболевания в общей популяции или у людей с из группы высокого риска.

«Насколько нам известно, это первая работа, демонстрирующая, что искусственный интеллект можно использовать для анализа лиц с целью выявления сердечно-сосудистых заболеваний. Это шаг к разработке инструмента, основанного на глубоком обучении, который можно было бы использовать для оценки риска этих заболеваний в клинической практике дистанционно», - считает профессор Чжэ Чжэн, руководитель исследования.

Уже известно, что определенные черты лица связаны с повышенным риском сердечных заболеваний. К ним относятся более тонкие или седые волосы, морщины, складка на мочке уха, ксантелазмы (небольшие отложения холестерина под кожей желтого цвета, обычно расположенные на веках) и отложения холестерина вокруг роговицы. Однако людям трудно успешно использовать их для оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний.

«Наша конечная цель - разработать приложение для людей с высоким сердечно-сосудистым риском, которое можно применять дома до посещения клиники. Это может быть дешевым, простым и эффективным способом выявления пациентов, нуждающихся в дальнейшем обследовании. Однако, алгоритм требует дальнейшей доработки и внешней проверки на других популяциях и этнических группах» - отметил профессор Чжэн.

В исследовании приняло участие 5796 пациентов из восьми больниц Китая в период с июля 2017 года по март 2019 года. Пациентам была выполнена коронарная ангиография. Они случайным образом разделялись на группу для обучения сети (5216 пациентов, 90%) или для проверки (580 человек, 10%) группы.

Специально подготовленные медсестры делали четыре фотографии лица с помощью цифровых камер: один фронтальный снимок, два в профиль и один - сверху. Они также провели опрос  пациентов, чтобы собрать данные о социально-экономическом статусе, образе жизни и истории болезни. Радиологи изучили ангиограммы пациентов и оценили степень тяжести сердечно-сосудистых заболеваний. Указанная информация использовалась для создания, обучения и проверки алгоритма глубокого обучения.

Затем исследователи протестировали алгоритм еще на 1013 пациентах из девяти больниц Китая, зарегистрированных в период с апреля по июль 2019 года (группа подтверждения). Они обнаружили, что алгоритм превзошел существующие методы прогнозирования риска сердечных заболеваний.

В группе подтверждения алгоритм правильно диагностировал болезни сердца и сосудов в 80% случаев (чувствительность), а также отсутствие их в 61% случаев (специфичность). В группе проверки чувствительность составила 80%, а специфичность - 54%.

Ученые отметили, что  дополнительная клиническая информация не улучшила производительность алгоритма, а это означает, что его можно было легко использовать для прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний, основываясь только на фотографиях лица.

Щеки, лоб и нос предоставили больше информации, чем другие области лица. Однако необходимо улучшить специфичность, поскольку большое количество ложноположительных результатов может вызвать беспокойство пациентов, а также потенциально приводить к ненужному обследованию. 

Ограничения исследования включали недостаточно высокую специфичность теста, необходимость улучшения и подтверждение результатов на более широких группах населения, а также то, что получение снимков поднимает этические вопросы и вопросы о конфиденциальности персональных данных.