Temperaturen i ansiktet kan forutsi hjertesykdom med større nøyaktighet enn dagens metoder

I en fersk studie publisert i tidsskriftet BMJ Health & Care Informatics, vurderte forskere muligheten for å bruke ansiktsinfrarød termografi (IRT) for å forutsi koronar hjertesykdom (CHD).

Medfødt hjertesykdom er en av de viktigste dødsårsakene og har en betydelig global byrde. Nøyaktig diagnose av medfødt hjertesykdom er viktig for pleie og behandling. For tiden brukes vurderingsverktøy for pretest-sannsynlighet (PTP) for å bestemme sannsynligheten for medfødt hjertesykdom hos pasienter. Disse verktøyene har imidlertid problemer med subjektivitet, begrenset generaliserbarhet og moderat nøyaktighet.

Selv om ytterligere kardiovaskulær testing (koronararteriekaliumscore og elektrokardiografi) eller sofistikerte kliniske modeller som integrerer ytterligere laboratoriemarkører og risikofaktorer kan forbedre sannsynlighetsestimeringen, er det problemer knyttet til tidseffektivitet, prosedyrekompleksitet og begrenset tilgjengelighet.

IRT, en berøringsfri teknologi for overflatetemperaturdeteksjon, viser lovende resultater for sykdomsvurdering. Den kan oppdage betennelse og unormal blodstrøm fra hudtemperaturmønstre. Studier viser sammenhenger mellom IRT-informasjon og aterosklerotisk hjerte- og karsykdom og relaterte tilstander.

I denne studien vurderte forskerne muligheten for å bruke ansikts-IRT-temperaturdata for å forutsi koronar CT-angiografi (CCTA) eller invasiv koronarangiografi (ICA) ble inkludert i studien. Opplært personell innhentet baseline-data og utførte IRT-opptak før CCTA eller ICA.

Elektroniske pasientjournaler ble brukt til å innhente ytterligere informasjon, inkludert blodbiokjemi, klinisk historie, risikofaktorer og resultater av CAD-screening. Ett IRT-bilde per deltaker ble valgt ut for analyse og behandlet (jevn størrelsesendring, konvertering til gråtoner og bakgrunnsbeskjæring).

Teamet utviklet en IRT-bildemodell ved hjelp av en avansert dyplæringsalgoritme. To modeller ble utviklet for sammenligning: den ene var en PTP-modell (klinisk baseline) som inkluderte alder, kjønn og symptomkarakteristikker hos pasientene, og den andre var en hybridmodell som kombinerte både IRT- og klinisk informasjon fra henholdsvis IRT- og PTP-modellene.

Flere tolkningsanalyser ble utført, inkludert okklusjonseksperimenter, visualisering av høylyskart, dose-responsanalyser og prediksjon av surrogat-CAD-etiketter. I tillegg ble ulike IRT-tabellfunksjoner hentet fra IRT-bildet, klassifisert på helflats- og regionnivå (ROI).

Totalt sett ble de ekstraherte funksjonene klassifisert i førsteordens tekstur, andreordens tekstur, temperatur og fraktalanalyse. XGBoost-algoritmen integrerte disse ekstraherte funksjonene og evaluerte deres prediktive verdi for medfødt hjertefeil (CHD). Forskerne evaluerte ytelsen ved å bruke alle funksjoner og kun temperaturfunksjoner.

Totalt 893 voksne som gjennomgikk CCTA eller ICA ble screenet mellom september 2021 og februar 2023. Av disse ble 460 deltakere med en gjennomsnittsalder på 58,4 år inkludert; 27,4 % var kvinner og 70 % hadde koronarsykdom (CAD). Pasienter med CAD hadde høyere alder og prevalens av risikofaktorer sammenlignet med pasienter uten CAD. IRT-bildemodellen presterte signifikant bedre enn PTP-modellen.

Ytelsen til hybrid- og IRT-bildemodellene var imidlertid ikke signifikant forskjellig. Bruk av kun temperaturfunksjoner eller alle ekstraherte funksjoner hadde overlegen prediktiv ytelse, noe som var konsistent med IRT-bildemodellen. På helflatenivå hadde den totale temperaturforskjellen fra venstre til høyre størst innvirkning, mens på ROI-nivå hadde gjennomsnittstemperaturen til venstre kjeve størst innvirkning.

Varierende nivåer av ytelsesforringelse ble observert for IRT-bildemodellen ved okklusjon av forskjellige ROI-er. Okklusjon av over- og underlepperegionen hadde størst innvirkning. I tillegg presterte IRT-bildemodellen godt i å forutsi surrogatmarkører assosiert med koronarsykdom (CAD), som hyperlipidemi, røyking, kroppsmasseindeks, glykert hemoglobin og betennelse.

Studien demonstrerte muligheten for å bruke ansikts-IRT-temperaturdata for å forutsi koronarsykdom (CAD). IRT-bildemodellen presterte bedre enn den retningslinjenes anbefalte PTP-modell, noe som fremhever potensialet i CAD-vurdering. Videre ga ikke innlemmelse av klinisk informasjon i IRT-bildemodellen ytterligere forbedringer, noe som tyder på at den utvunnede IRT-informasjonen allerede inneholdt viktig informasjon relatert til CAD.

Dessuten ble den prediktive verdien av IRT-modellen bekreftet ved hjelp av de tolkbare IRT-tabellfunksjonene, som var relativt konsistente med IRT-bildemodellen. Disse funksjonene ga også informasjon om viktige aspekter for å forutsi medfødt hjertefeil, som ansiktstemperatursymmetri og ujevnheter i fordelingen. Ytterligere studier med større utvalg og mangfoldige populasjoner er nødvendige for validering.