一直以来，看“面相”能否预测一个人的命运是十分吸引人的一个话题，而“望、闻、问、切”是中医常用的诊疗方法，现在研究发现，看一个人的长相也能判断患冠心病的风险。年8月，国家心血管病中心郑哲教授、清华大学脑与认知科学研究所季向阳教授等研究人员，在《欧洲心脏病学会》（ESC）杂志上发表了一项多中心横断面研究表明：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。
该研究使用应用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）建立基于面部图片的冠心病预测模型，纳入了年7月至年3医院（包括中医院、首都医科医院、大连医院、华中科技大学同医院、同济医院、上海交通大医院、温州医院、医院、中国医院）共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%（人）的患者分入训练组，其余10%（人）分入验证组，来建立深度学习算法。并于年4月至年7月从9家医院又纳入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，以判断基于面部照片特征在判断冠心病发病风险的预测价值。
结果显示基于脸部照片的深度学习算法具有中等的冠心病识别效能，在验证组中，基于脸部照片的冠心病检测算法的敏感度为0.8，特异度为0.61，ROC曲线下面积（AUC）为0.，准确度明显高于传统的Diamond–Forrester模型（AUC为0.）和广泛应用的冠心病联盟临床评分（AUC为0.），并且该预测价值独立与其他临床指标。同时研究发现，在人脸的7个咬合部位中，脸颊（ΔAUC=0.）、前额（0.）、鼻子（0.）的诊断贡献更大，其次为眼睛（0.）、嘴巴（0.）、耳朵（0.）和下巴（0.），在脸部特征方面，额秃（发际线后移）、头顶秃（地中海）、耳垂折痕、耳前折痕、眼袋深（卧蚕）、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、口唇苍白等均可能为冠心病关联显著的特征。
研究人员进一步从训练组（n=）中获取了张热图发现，随着面部阳性区域数量的增加，冠心病（P＜0.）、单支/双支病变（P＜0.）和三支/左主干病变（P＜0.）的患病率呈上升趋势。存在≤3个、4~6个、7~9个阳性脸部特征者，冠心病患病率分别为27.5%、40.3%、84%，单支/双支病变患病率分别为17.6%、27.3%、42.4%，三支/左主干病变的患病率则分别为9.8%、13%、41.6%，并且亚组分析显示，该算法在男性和女性患者中的诊断性能相似，在典型心绞痛、冠心病危险因素较多、60岁以下或更复杂病变等患者中的诊断性能更高。
本研究采用智能算法对长相与冠心病预测进行了探讨，为临床进行冠心病高危人群的一级筛查提供了一种无创、更简便的办法。但本研究也存在一定的局限性，该研究仅限于中国人群，对于不同遗传背景及长相的其他人群仍有待进一步验证及探讨；此外，本研究提示长相对于的冠心病诊断价值的解读仍需慎重，以免引起患者的焦虑情绪。
文献来源：LinS,LiZ,FuB,etal.Feasibilityofusingdeeplearningtodetectcoronaryarterydiseasebasedonfacialphoto[publishedonlineaheadofprint,Aug20].EurHeartJ.;ehaa.doi:10./eurheartj/ehaa.策划英忠审阅苏波指导所苏监制庆伟预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇