การถ่ายภาพความร้อนบนใบหน้าและ AI ทำนายโรคหลอดเลือดหัวใจได้อย่างแม่นยำ

การศึกษาที่ตีพิมพ์ในวารสารBMJ Health & Care Informaticsพบว่าการใช้การถ่ายภาพความร้อนบนใบหน้าร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถทำนายโรคหลอดเลือดหัวใจ (CAD) ได้อย่างแม่นยำ นักวิจัยเสนอว่าวิธีการตรวจแบบไม่รุกรานแบบเรียลไทม์นี้มีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการแบบเดิมและสามารถนำไปใช้ในทางคลินิกเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัยและขั้นตอนการทำงานได้ หากทำการทดสอบกับผู้ป่วยที่มีความหลากหลายทางชาติพันธุ์มากขึ้น

แนวทางปัจจุบันในการวินิจฉัยโรคหลอดเลือดหัวใจอาศัยความน่าจะเป็นของปัจจัยเสี่ยง ซึ่งไม่แม่นยำเสมอไปหรือไม่สามารถใช้ได้อย่างกว้างขวาง นักวิจัยกล่าว แม้ว่าวิธีการเหล่านี้สามารถใช้ร่วมกับเครื่องมือวินิจฉัยอื่นๆ เช่น ECG การถ่ายภาพหลอดเลือด และการตรวจเลือดได้ แต่นักวิจัยเสริมว่าวิธีการเหล่านี้มักใช้เวลานานและรุกรานร่างกาย

การถ่ายภาพความร้อนซึ่งบันทึกการกระจายและการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิบนพื้นผิวของวัตถุโดยการตรวจจับรังสีอินฟราเรดเป็นการถ่ายภาพแบบไม่รุกราน ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มดีสำหรับการประเมินโรค เนื่องจากสามารถระบุบริเวณที่มีการไหลเวียนโลหิตผิดปกติและการอักเสบโดยอาศัยรูปแบบอุณหภูมิของผิวหนัง

การถือกำเนิดของเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักร (AI) ที่มีความสามารถในการดึง ประมวลผล และบูรณาการข้อมูลที่ซับซ้อนสามารถปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของการวินิจฉัยภาพความร้อนได้

นักวิจัยตั้งเป้าหมายที่จะศึกษาความเป็นไปได้ในการใช้การถ่ายภาพความร้อนร่วมกับ AI เพื่อคาดการณ์การมีอยู่ของโรคหลอดเลือดหัวใจได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องใช้วิธีการที่รุกรานและใช้เวลานานในผู้ที่สงสัยว่าเป็นโรคหัวใจจำนวน 460 ราย อายุเฉลี่ยของผู้เข้าร่วมคือ 58 ปี โดย 126 ราย (27.5%) เป็นผู้หญิง

ภาพความร้อนของใบหน้าถูกถ่ายก่อนการตรวจยืนยันเพื่อพัฒนาและตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองการถ่ายภาพด้วยความช่วยเหลือของ AI เพื่อตรวจหาโรคหลอดเลือดหัวใจ

ผู้เข้าร่วมทั้งหมด 322 ราย (ร้อยละ 70) ได้รับการยืนยันว่าเป็นโรคหลอดเลือดหัวใจ บุคคลเหล่านี้ส่วนใหญ่มีอายุมากกว่าและมีแนวโน้มที่จะเป็นเพศชายมากกว่า นอกจากนี้ พวกเขายังมีแนวโน้มที่จะมีปัจจัยเสี่ยงด้านไลฟ์สไตล์ คลินิก และชีวเคมีมากกว่า และมักจะใช้ยาป้องกันบ่อยกว่า

แนวทางการใช้การถ่ายภาพความร้อนและ AI มีประสิทธิภาพดีขึ้นประมาณ 13% ในการคาดการณ์โรคหลอดเลือดหัวใจเมื่อเทียบกับการประเมินความเสี่ยงล่วงหน้าโดยใช้ปัจจัยเสี่ยงแบบเดิมและอาการทางคลินิกและสัญญาณ ในบรรดาตัวบ่งชี้ความร้อนที่สำคัญที่สุดสามประการ ความแตกต่างของอุณหภูมิโดยรวมระหว่างด้านซ้ายและด้านขวาของใบหน้ามีอิทธิพลมากที่สุด รองลงมาคืออุณหภูมิใบหน้าสูงสุดและอุณหภูมิใบหน้าเฉลี่ย

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อุณหภูมิเฉลี่ยของบริเวณขากรรไกรซ้ายเป็นตัวทำนายที่แข็งแกร่งที่สุด รองลงมาคือความแตกต่างของอุณหภูมิในบริเวณตาขวาและความแตกต่างของอุณหภูมิระหว่างขมับซ้ายและขวา

แนวทางดังกล่าวยังสามารถระบุปัจจัยเสี่ยงแบบดั้งเดิมของโรคหลอดเลือดหัวใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ได้แก่ คอเลสเตอรอลสูง เพศชาย การสูบบุหรี่ น้ำหนักเกิน (BMI) น้ำตาลในเลือดขณะอดอาหาร และตัวบ่งชี้การอักเสบ

นักวิจัยยอมรับว่ากลุ่มตัวอย่างในการศึกษานี้มีขนาดค่อนข้างเล็ก และดำเนินการที่ศูนย์เพียงแห่งเดียวเท่านั้น นอกจากนี้ ผู้เข้าร่วมการศึกษาทั้งหมดจะถูกส่งตัวไปทำการทดสอบยืนยันหากสงสัยว่าเป็นโรคหัวใจ

อย่างไรก็ตาม ทีมวิจัยได้เขียนว่า “ความสามารถของ [การถ่ายภาพความร้อน] ในการทำนาย [โรคหลอดเลือดหัวใจ] ชี้ให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้ในอนาคตและโอกาสในการวิจัย... ในฐานะวิธีทางชีวสรีรวิทยาในการประเมินสุขภาพ [จึง] ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโรคที่เกินกว่าการวัดทางคลินิกแบบดั้งเดิม ซึ่งอาจช่วยปรับปรุงการประเมิน [โรคหลอดเลือดหัวใจแข็ง] และภาวะเรื้อรังที่เกี่ยวข้องได้ดีขึ้น”

"[ลักษณะการทำงานแบบเรียลไทม์ที่ไม่ต้องสัมผัสกันทำให้สามารถประเมินโรคได้ทันที ณ จุดรักษา ซึ่งจะช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงานทางคลินิกและประหยัดเวลาสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญของแพทย์และผู้ป่วย นอกจากนี้ ยังมีศักยภาพในการคัดกรองเบื้องต้นเป็นกลุ่มอีกด้วย"

นักวิจัยสรุปว่า “โมเดลการทำนาย [การถ่ายภาพความร้อน] ที่เราพัฒนาโดยอาศัยเทคโนโลยี [การเรียนรู้ของเครื่องจักร] ขั้นสูงแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่น่าดึงดูดเมื่อเทียบกับเครื่องมือทางคลินิกแบบดั้งเดิมในปัจจุบัน”

“จำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับผู้ป่วยจำนวนมากขึ้นและประชากรที่หลากหลาย เพื่อยืนยันความถูกต้องภายนอกและการสรุปผลโดยทั่วไปของการค้นพบปัจจุบัน”