Thermo-Gesichtsscan und KI sagen koronare Herzkrankheiten präzise voraus
Zuletzt überprüft: 14.06.2024
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Die Studie wurde veröffentlicht in BMJ Health & Care Informaticshat herausgefunden, dass eine Kombination aus Gesichtswärmebildgebung und künstlicher Intelligenz (KI) das Vorhandensein einer koronaren Herzkrankheit (KHK) genau vorhersagen kann. Diese nicht-invasive Echtzeitmethode erwies sich als wirksamer als herkömmliche Methoden und könnte in die klinische Praxis eingeführt werden, um die Diagnosegenauigkeit und den Arbeitsablauf zu verbessern, wenn sie an größeren und ethnisch vielfältigeren Patientenpopulationen getestet wird, schlagen die Forscher vor. p>
Die aktuellen Richtlinien zur Diagnose einer koronaren Herzkrankheit basieren auf Schätzungen der Wahrscheinlichkeit von Risikofaktoren, die nicht immer genau oder allgemein anwendbar sind, sagen die Forscher. Obwohl diese Methoden durch andere Diagnoseinstrumente wie EKGs, Angiogramme und Bluttests ergänzt werden können, sind sie oft zeitaufwändig und invasiv, fügen die Forscher hinzu.
Die Wärmebildgebung, die die Verteilung und Temperaturschwankungen auf der Oberfläche eines Objekts durch Erkennung von Infrarotstrahlung aufzeichnet, ist nicht-invasiv. Es hat sich als vielversprechendes Instrument zur Krankheitsbeurteilung erwiesen, da es anhand von Hauttemperaturmustern Bereiche mit abnormaler Durchblutung und Entzündungen identifizieren kann.
Das Aufkommen von Technologien des maschinellen Lernens (KI) mit ihrer Fähigkeit, komplexe Informationen zu extrahieren, zu verarbeiten und zu integrieren, kann die Genauigkeit und Effizienz der Wärmebilddiagnostik verbessern.
Forscher beschlossen, die Möglichkeit zu untersuchen, Wärmebildgebung in Kombination mit KI zu verwenden, um das Vorhandensein einer koronaren Herzerkrankung ohne invasive und zeitaufwändige Methoden bei 460 Personen mit Verdacht auf Herzerkrankung genau vorherzusagen. Ihr Durchschnittsalter betrug 58 Jahre; 126 (27,5 %) von ihnen waren Frauen.
Vor bestätigenden Untersuchungen wurden Wärmebildaufnahmen ihrer Gesichter gemacht, um ein KI-gestütztes Bildgebungsmodell zur Erkennung koronarer Herzerkrankungen zu entwickeln und zu validieren.
Insgesamt 322 Teilnehmer (70 %) hatten eine bestätigte koronare Herzerkrankung. Diese Personen waren tendenziell älter und eher männlich. Sie wiesen auch häufiger Lebensstil-, klinische und biochemische Risikofaktoren auf und nahmen häufiger vorbeugende Medikamente ein.
Der Ansatz mit Wärmebildgebung und KI war bei der Vorhersage koronarer Herzkrankheiten etwa 13 % besser als eine vorläufige Risikobewertung anhand traditioneller Risikofaktoren und klinischer Anzeichen und Symptome. Unter den drei wichtigsten thermischen Indikatoren war der Gesamttemperaturunterschied zwischen der linken und rechten Gesichtshälfte der einflussreichste, gefolgt von der maximalen Gesichtstemperatur und der durchschnittlichen Gesichtstemperatur.
Insbesondere die Durchschnittstemperatur der linken Kieferregion war der stärkste Prädiktor, gefolgt vom Temperaturunterschied in der rechten Augenregion und dem Temperaturunterschied zwischen der linken und rechten Schläfe.
Der Ansatz identifizierte auch effektiv traditionelle Risikofaktoren für koronare Herzkrankheiten: hoher Cholesterinspiegel, männliches Geschlecht, Rauchen, Übergewicht (BMI), Nüchternblutzucker und Entzündungsindikatoren.
Die Forscher erkennen die relativ kleine Stichprobengröße ihrer Studie und die Tatsache an, dass sie nur in einem Zentrum durchgeführt wurde. Darüber hinaus wurden alle Studienteilnehmer zu Bestätigungstests bei Verdacht auf Herzerkrankungen überwiesen.
Das Team schreibt jedoch: „Die Fähigkeit der [Wärmebildgebung], auf der Grundlage von [koronaren Herzerkrankungen] Vorhersagen zu treffen, weist auf potenzielle zukünftige Anwendungen und Forschungsmöglichkeiten hin … Als biophysiologische Methode zur Gesundheitsbeurteilung liefert [sie] krankheitsbezogene Informationen, die über traditionelle klinische Messungen hinausgehen und die Beurteilung von [atherosklerotischen Herz-Kreislauf-Erkrankungen] und verwandten chronischen Erkrankungen verbessern können.“
„Die berührungslose Echtzeit-Natur [der Technologie] ermöglicht eine sofortige Krankheitsbeurteilung am Behandlungsort, was klinische Arbeitsabläufe rationalisieren und Zeit für wichtige Entscheidungen von Arzt und Patient sparen kann. Darüber hinaus bietet sie das Potenzial für Massenvoruntersuchungen.“
Die Forscher schlussfolgern: „Unsere entwickelten [Wärmebild-]Vorhersagemodelle auf Basis fortschrittlicher [Maschinenlern-]Technologien zeigten im Vergleich zu den derzeitigen herkömmlichen klinischen Werkzeugen ein vielversprechendes Potenzial.“
„Weitere Studien mit einer größeren Anzahl von Patienten und unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen sind erforderlich, um die externe Validität und Generalisierbarkeit der aktuellen Erkenntnisse zu bestätigen.“