Temperatura facială poate prezice bolile de inimă cu o precizie mai mare decât metodele actuale

Într-un studiu recent publicat în revista BMJ Health & Care Informatics, cercetătorii au evaluat fezabilitatea utilizării termografiei faciale cu infraroșu (IRT) pentru a prezice bolile coronariene (CHD).

Boala coronariană (BC) este una dintre principalele cauze de deces și are o povară semnificativă la nivel global. Diagnosticul precis al BC este important pentru îngrijire și tratament. În prezent, instrumentele de evaluare a probabilității pre-test (PTP) sunt utilizate pentru a determina probabilitatea de BC la pacienți. Cu toate acestea, aceste instrumente au probleme legate de subiectivitate, generalizabilitate limitată și acuratețe moderată.

Deși testele cardiovasculare suplimentare (scorul de calciu al arterelor coronare și electrocardiografia) sau modelele clinice sofisticate care integrează markeri de laborator suplimentari și factori de risc pot îmbunătăți estimarea probabilității, există probleme legate de eficiența timpului, complexitatea procedurii și disponibilitatea limitată.

IRT, o tehnologie de detectare a temperaturii suprafeței fără contact, prezintă rezultate promițătoare pentru evaluarea bolilor. Poate detecta inflamația și fluxul sanguin anormal din modelele de temperatură a pielii. Studiile arată asocieri între informațiile IRT și bolile cardiovasculare aterosclerotice și afecțiunile conexe.

În acest studiu, cercetătorii au evaluat fezabilitatea utilizării datelor de temperatură IRT facială pentru a prezice coronariană (CAD). Adulții care au fost supuși angiografiei CT coronariene (CCTA) sau angiografiei coronariene invazive (ICA) au fost incluși în studiu. Personalul instruit a obținut date inițiale și a efectuat achiziții IRT înainte de CCTA sau ICA.

Dosarele medicale electronice au fost utilizate pentru a obține informații suplimentare, inclusiv biochimia sângelui, istoricul clinic, factorii de risc și rezultatele screeningului pentru bolile coronariene. O imagine IRT per participant a fost selectată pentru analiză și procesată (redimensionare uniformă, conversie în tonuri de gri și decupare a fundalului).

Echipa a dezvoltat un model de imagine IRT folosind un algoritm avansat de deep learning. Două modele au fost dezvoltate pentru comparație: unul a fost un model PTP (clinical baseline - nivel de referință clinic) care includea vârsta, sexul și caracteristicile simptomelor pacienților, iar celălalt a fost un model hibrid, combinând atât informații IRT, cât și informații clinice din modelele IRT și, respectiv, PTP.

Au fost efectuate mai multe analize de interpretare, inclusiv experimente de ocluzie, vizualizarea hărților de evidențiere, analize doză-răspuns și predicția etichetelor CAD surogate. În plus, diverse caracteristici ale tabelului IRT au fost extrase din imaginea IRT, clasificate la nivel de față întreagă și regiune de interes (ROI).

În general, caracteristicile extrase au fost clasificate în textură de ordinul întâi, textură de ordinul doi, temperatură și analiză fractală. Algoritmul XGBoost a integrat aceste caracteristici extrase și a evaluat valoarea lor predictivă pentru bolile coronariene. Cercetătorii au evaluat performanța utilizând toate caracteristicile și doar caracteristicile de temperatură.

Un total de 893 de adulți care au fost supuși angioplastiei coronariene coronariene (CCTA) sau angioplastiei invazive (ICA) au fost evaluați între septembrie 2021 și februarie 2023. Dintre aceștia, au fost incluși 460 de participanți cu o vârstă medie de 58,4 ani; 27,4% au fost femei, iar 70% au avut boli coronariene (CAD). Pacienții cu CAD au avut o vârstă și o prevalență a factorilor de risc mai mari comparativ cu pacienții fără CAD. Modelul de imagine IRT a depășit semnificativ modelul PTP.

Cu toate acestea, performanța modelelor de imagine hibrid și IRT nu a fost semnificativ diferită. Utilizarea doar a caracteristicilor de temperatură sau a tuturor caracteristicilor extrase a avut o performanță predictivă superioară, ceea ce a fost în concordanță cu modelul de imagine IRT. La nivelul întregii fețe, diferența generală de temperatură de la stânga la dreapta a avut cel mai mare impact, în timp ce la nivelul regiunii de investiție, temperatura medie a maxilarului stâng a avut cel mai mare impact.

S-au observat niveluri variabile de degradare a performanței pentru modelul de imagine IRT la ocluzia diferitelor regiuni de interes (ROI). Ocluzia regiunii buzelor superioare și inferioare a avut cel mai mare impact. În plus, modelul de imagine IRT a avut performanțe bune în prezicerea markerilor surogat asociați cu boala coronariană, cum ar fi hiperlipidemia, fumatul, indicele de masă corporală, hemoglobina glicată și inflamația.

Studiul a demonstrat fezabilitatea utilizării datelor de temperatură IRT facială pentru a prezice boala coronariană (CAD). Modelul de imagine IRT a depășit modelul PTP recomandat de ghiduri, subliniind potențialul său în evaluarea CAD. În plus, încorporarea informațiilor clinice în modelul de imagine IRT nu a oferit îmbunătățiri suplimentare, sugerând că informațiile IRT extrase conțineau deja informații importante legate de CAD.

Mai mult, valoarea predictivă a modelului IRT a fost confirmată folosind caracteristicile tabelului IRT interpretabil, care au fost relativ consistente cu modelul de imagine IRT. Aceste caracteristici au furnizat, de asemenea, informații despre aspecte importante pentru prezicerea bolilor coronariene, cum ar fi simetria temperaturii faciale și neuniformitatea distribuției. Sunt necesare studii suplimentare cu eșantioane mai mari și populații diverse pentru validare.