Температура лица может предсказать сердечные заболевания с большей точностью, чем текущие методы

В недавнем исследовании, опубликованном в журнале BMJ Health & Care Informatics, исследователи оценили возможность использования инфракрасной термографии лица (IRT) для прогнозирования ишемической болезни сердца (ИБС).

ИБС является одной из ведущих причин смерти и имеет значительную глобальную нагрузку. Точный диагноз ИБС важен для ухода и лечения. В настоящее время для определения вероятности ИБС у пациентов используются инструменты оценки предтестовой вероятности (PTP). Однако эти инструменты имеют проблемы с субъективностью, ограниченной универсальностью и умеренной точностью.

Хотя дополнительные кардиоваскулярные обследования (оценка кальциевого счета коронарных артерий и электрокардиография) или сложные клинические модели, интегрирующие дополнительные лабораторные маркеры и факторы риска, могут улучшить оценку вероятности, существуют проблемы, связанные с временной эффективностью, сложностью процедур и ограниченной доступностью.

IRT, бесконтактная технология обнаружения температуры поверхности, показывает обещающие результаты для оценки заболеваний. Она может выявлять воспаление и аномальное кровообращение по температурным паттернам кожи. Исследования показывают ассоциации между информацией IRT и атеросклеротическими сердечно-сосудистыми заболеваниями и сопутствующими состояниями.

В данном исследовании исследователи оценили возможность использования температурных данных IRT лица для прогнозирования ИБС. Взрослые, проходящие коронарную КТ-ангиографию (CCTA) или инвазивную коронарную ангиографию (ICA), были включены в исследование. Обученный персонал получал исходные данные и проводил съемку IRT перед CCTA или ICA.

Электронные медицинские записи использовались для получения дополнительной информации, включая биохимию крови, клиническую историю, факторы риска и результаты обследования на ИБС. Для анализа была выбрана одна IRT-изображение на участника, которое обрабатывалось (унифицированное изменение размера, преобразование в оттенки серого и обрезка фона).

Команда разработала модель IRT-изображения с использованием передового алгоритма глубокого обучения. Были разработаны две модели для сравнения: одна была моделью PTP (клиническая базовая), которая включала возраст, пол и характеристики симптомов пациентов, а другая была гибридной, объединяя как информацию IRT, так и клиническую информацию из моделей IRT и PTP соответственно.

Были выполнены несколько анализов интерпретации, включая эксперименты с окклюзией, визуализацию карт выделения, анализы дозо-реакции и прогнозирование суррогатных меток ИБС. Кроме того, из IRT-изображения были извлечены различные табличные характеристики IRT, классифицированные на уровне всего лица и области интереса (ROI).

В целом, извлеченные характеристики были классифицированы на характеристики текстуры первого порядка, текстуры второго порядка, температуры и анализа фракталов. Алгоритм XGBoost интегрировал эти извлеченные характеристики и оценил их прогностическую ценность для ИБС. Исследователи оценили производительность, используя все характеристики и только температурные характеристики.

Всего 893 взрослых, проходящих CCTA или ICA, были обследованы в период с сентября 2021 года по февраль 2023 года. Из них 460 участников в среднем возрасте 58,4 года были включены; 27,4% составляли женщины, и 70% имели ИБС. У пациентов с ИБС были более высокие возраст и преобладание факторов риска по сравнению с пациентами без ИБС. Модель IRT-изображения значительно превзошла модель PTP.

Однако производительность гибридных и IRT-изображений моделей не была существенно различной. Использование только температурных характеристик или всех извлеченных характеристик имело превосходную прогностическую производительность, что было согласовано с моделью IRT-изображений. На уровне всего лица наибольшее влияние имела общая разница температур слева направо, тогда как на уровне ROI наибольшее влияние имела средняя температура левой челюсти.

Были отмечены различные уровни снижения производительности для модели IRT-изображений при окклюзии различных ROI. Окклюзия области верхней и нижней губ имела наибольшее влияние. Кроме того, модель IRT-изображений хорошо справлялась с прогнозированием суррогатных меток, связанных с ИБС, таких как гиперлипидемия, курение, индекс массы тела, гликированный гемоглобин и воспаление.

Исследование продемонстрировало возможность использования температурных данных IRT лица для прогнозирования ИБС. Модель IRT-изображений превзошла рекомендованную руководствами модель PTP, подчеркивая ее потенциал в оценке ИБС. Кроме того, включение клинической информации в модель IRT-изображений не дало дополнительных улучшений, что говорит о том, что извлеченная информация IRT уже содержала важную информацию, связанную с ИБС.

Более того, прогностическая ценность модели IRT была подтверждена с использованием интерпретируемых табличных характеристик IRT, которые были относительно согласованы с моделью IRT-изображений. Эти характеристики также предоставили информацию о важных аспектах для прогнозирования ИБС, таких как симметрия температуры лица и неравномерность распределения. Необходимы дальнейшие исследования с большими выборками и разнообразными популяциями для валидации.