谁曾想到，发送到自拍医生可以帮助他们检测心脏疾病？根据一项新的研究，发送自拍照是诊断心血管疾病的一个便宜的方式。

该研究发表在欧洲心脏杂志，表现出了深刻的学习型计算机算法如何能分析一个人的四张照片在不同的角度。

尽管这种新方法还需要对大量的来自不同种族背景的人进一步研究和测试，被证明是准确和真实，分析自拍的这种新技术又有那么多的承诺。

（图片：Getty图像）

德国汉堡 - 5月25日：因为他们享受2020年5月25日的冠状病毒危机，在德国汉堡期间被关闭后在Elbphilharmonie重新开放的观点的人采取了自拍。 （由Stuart富兰克林/ Getty图像）

在检测冠心病使用自拍（CHD）

浙政教授，谁领导的研究和中国医学科学院北京协和医学院的院长的全国中心的心血管疾病的副主任，阜外心血管病医院，他说，他们的研究是第一次表现出人工智能（AI）可用于检查面中检测冠状动脉心脏疾病（CHD）。

他还表示，这是对发展的深刻学习型仪器，可以评估心脏疾病的风险在门诊的客户，并采取自拍照做自己放映了一步。

此外，郑教授说，他们的首要目标是为了一个诊所访问之前预先评估心脏疾病的风险，以创造高风险社区自我报告的应用程序。据他们说，这是检测谁需要进一步评估患者更便宜，更简单，有效的方法。

但是，在研究这些自拍算法还需要进一步改进和测试，其他人群和种族。

研究表明，某些面部特征与心脏疾病有关。这些可以在耳垂折痕可以看出，皱纹，变薄或灰色的头发，xanthelasmata，和角膜弓。但这些是具有挑战性的预测和准确量化心脏疾病的风险。

向阳骥教授，脑与认知研究所在清华大学自动化署与郑教授主任一起，和他的同事研究了在中国的8家不同的医院5,796病人从2017年7月到2019年三月。

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研究人员用冠状动脉造影或冠状动脉CT血管造影（CCTA）调查参与者的血管。那么球队将患者分为纳入培训（90％）和验证（10％）组。

患者在四个不同的角度进行拍照，被一个正面，两个轮廓，和一个图象与从头部的顶部的视图。护士采访中，信息聚齐被用来建立一个深刻的学习算法参与者。

然后，他们测试的算法来1013例中国汉族种族，他们在发现该算法对预测比现有的方法，如CAD财团临床评分和钻石Forrester的模型心脏疾病的风险要好。

效益如何在预测心脏病风险的新方法？

据纪教授，算法具有适中的性能，可用于预测心脏疾病的迅速仅仅基于一个人的照片的风险。比起贡献更多的算法面部其他部位，鼻子，额头，脸颊和。

但其特异性仍需要改进，因为它可能表明假阳性。在筛查心脏疾病的风险使用自拍的方法，能够更简单和有效的方法，以屏幕采取不必要的临床评估的一般人群。

分析自拍照，也可以在资金不足的领域有用，对心血管疾病弱筛查项目。那么容易，因为服用自拍将使人们有CCTA一线诊断测试。

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