看脸可识冠心病
扁鹊通过“望”便知蔡桓公的疾病状态。如今，借助先进的计算机技术，西医也能“看脸识病”了。
近日，医院郑哲教授等医院研究人员和清华大学季向阳教授团队在《欧洲心脏杂志》发表的一项研究表明，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。
该研究首先于年7月至年3医院连续纳入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。
然后，该研究于年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。
结果显示，以影像学诊断作为参考标准时，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模型和广泛应用的冠心病联盟临床评分。
在测试组中，基于脸部照片的冠心病检测算法的敏感度高达0.8，特异度为0.54，AUC为0.73，其准确度也明显高于Diamond–Forrester模型和冠心病联盟临床评分。
研究者指出，这种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，而且进一步研究发现，加入临床指标并没有改善该算法的效能，说明这种算法只简单用脸部照片就可以，不需要考虑病史或查体。
研究发现，额秃（发际线后移）、头顶秃、耳垂折痕、耳前折痕、眼袋深、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、口唇苍白等头面部特征被算法认为可能与冠心病存在较显著关联。
随着上述阳性面部特征区域增多，冠心病、单支或双支冠脉病变、三支或左主干病变的患病率有升高的趋势。
在拥有≤3个、4~6个、7~9个上述阳性头面部特征的人中，冠心病患病率分别为27.5%、40.3%、84%，单支或双支病变患病率分别为17.6%、27.3%、42.4%，三支或左主干病变的患病率分别为9.8%、13%、41.6%。
也许，未来给医生发送几张“自拍照”就可以将有无冠心病判断个七七八八了。
来源：ShenLin,ZhigangLi,BowenFu,etal.Feasibilityofusingdeeplearningtodetectcoronaryarterydiseasebasedonfacialphoto.EurHeartJ,20August
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