قد تتنبأ درجة حرارة الوجه بأمراض القلب بدقة أكبر من الطرق الحالية

في دراسة حديثة نشرت في مجلة BMJ Health & معلوماتية الرعاية، قام الباحثون بتقييم جدوى استخدام التصوير الحراري للوجه بالأشعة تحت الحمراء (IRT) للتنبؤ بمرض الشريان التاجي (CHD).

يعد مرض القلب التاجي أحد الأسباب الرئيسية للوفاة ويشكل عبئًا عالميًا كبيرًا. يعد التشخيص الدقيق لمرض CAD مهمًا للرعاية والعلاج. حاليًا، تُستخدم أدوات تقييم احتمالية الاختبار القبلي (PTP) لتحديد احتمالية الإصابة بمرض الشريان التاجي لدى المرضى. ومع ذلك، تواجه هذه الأدوات مشاكل تتعلق بالموضوعية، ومحدودية التنوع، والدقة المعتدلة.

على الرغم من أن اختبارات القلب والأوعية الدموية الإضافية (تعداد الكالسيوم في الشريان التاجي وتخطيط كهربية القلب) أو النماذج السريرية المتطورة التي تدمج علامات مختبرية إضافية وعوامل الخطر يمكن أن تحسن تقديرات الاحتمالات، إلا أن هناك مخاوف تتعلق بكفاءة الوقت، والتعقيد الإجرائي، ومحدودية التوافر. p>

تبدو تقنية IRT، وهي تقنية للكشف عن درجة حرارة السطح بدون ملامسة، واعدة في تقييم الأمراض. يمكنه اكتشاف الالتهاب والدورة الدموية غير الطبيعية من خلال أنماط درجة حرارة الجلد. تُظهر الأبحاث وجود ارتباطات بين معلومات IRT وأمراض القلب والأوعية الدموية المرتبطة بتصلب الشرايين والحالات ذات الصلة.

في هذه الدراسة، قام الباحثون بتقييم جدوى استخدام بيانات درجة حرارة الوجه IRT للتنبؤ بمرض CAD. تم تضمين البالغين الذين يخضعون لتصوير الأوعية التاجية المقطعية (CCTA) أو تصوير الأوعية التاجية الغازية (ICA) في الدراسة. حصل الموظفون المدربون على البيانات الأولية وأجروا مسح IRT أمام CCTA أو ICA.

تم استخدام السجلات الطبية الإلكترونية للحصول على معلومات إضافية، بما في ذلك كيمياء الدم، والتاريخ السريري، وعوامل الخطر، ونتائج فحص أمراض القلب التاجية. تم اختيار صورة IRT واحدة لكل مشارك لتحليلها ومعالجتها (تغيير الحجم الموحد، وتحويل التدرج الرمادي، واقتصاص الخلفية).

قام الفريق بتطوير نموذج صورة IRT باستخدام خوارزمية التعلم العميق المتقدمة. تم تطوير نموذجين للمقارنة: أحدهما كان نموذج PTP (خط الأساس السريري) الذي شمل عمر المرضى وجنسهم وخصائص الأعراض، والآخر كان مختلطًا، يجمع بين معلومات IRT والمعلومات السريرية من نماذج IRT وPTP، على التوالي..

تم إجراء العديد من التحليلات التفسيرية، بما في ذلك تجارب الانسداد، وتصور خريطة الإفراز، وتحليلات الاستجابة للجرعة، والتنبؤ بالعلامة البديلة CAD. بالإضافة إلى ذلك، تم استخراج العديد من ميزات IRT الجدولية من صورة IRT، وتم تصنيفها على مستوى الوجه بالكامل والمنطقة محل الاهتمام (ROI).

بشكل عام، تم تصنيف الميزات المستخرجة إلى ميزات نسيج من الدرجة الأولى، ونسيج من الدرجة الثانية، ودرجة الحرارة، والتحليل الكسوري. قامت خوارزمية XGBoost بدمج هذه الميزات المستخرجة وتقييم قيمتها التنبؤية لـ CAD. وقام الباحثون بتقييم الأداء باستخدام جميع الخصائص وخصائص درجة الحرارة فقط.

تم تقييم ما مجموعه 893 شخصًا بالغًا خضعوا لـ CCTA أو ICA في الفترة ما بين سبتمبر 2021 وفبراير 2023. ومن بين هؤلاء، تم تضمين 460 مشاركًا بمتوسط عمر 58.4 عامًا؛ 27.4% منهم نساء، و70% مصابون بمرض الشريان التاجي. كان لدى المرضى الذين يعانون من CAD عمر أعلى وانتشار عوامل الخطر مقارنة بالمرضى الذين لا يعانون من CAD. لقد تفوق نموذج الصورة IRT بشكل ملحوظ على نموذج PTP.

ومع ذلك، لم يكن أداء نماذج التصوير الهجين وIRT مختلفًا بشكل كبير. باستخدام ميزات درجة الحرارة فقط أو جميع الميزات المستخرجة كان له أداء تنبؤي فائق، وهو ما يتوافق مع نموذج التصوير IRT. على مستوى الوجه بأكمله، كان التأثير الأكبر هو الفرق العام في درجة الحرارة من اليسار إلى اليمين، بينما على مستوى عائد الاستثمار، كان لمتوسط درجة حرارة الفك الأيسر التأثير الأكبر.

لوحظت مستويات مختلفة من تدهور الأداء لنموذج صورة IRT عندما تم تغطية عائد استثمار مختلف. كان لإغلاق مناطق الشفة العلوية والسفلية التأثير الأكبر. بالإضافة إلى ذلك، كان أداء نموذج التصوير IRT جيدًا في التنبؤ بالعلامات البديلة المرتبطة بمرض CAD، مثل فرط شحميات الدم، والتدخين، ومؤشر كتلة الجسم، والهيموجلوبين السكري، والالتهاب.

أثبتت الدراسة جدوى استخدام بيانات درجة حرارة الوجه IRT للتنبؤ بمرض CAD. تفوق نموذج التصوير IRT على نموذج PTP الموصى به من قبل المبادئ التوجيهية، مما يسلط الضوء على إمكاناته في تقييم CAD. بالإضافة إلى ذلك، فإن دمج المعلومات السريرية في نموذج صورة IRT لم يوفر تحسينات إضافية، مما يشير إلى أن معلومات IRT المستخرجة تحتوي بالفعل على معلومات مهمة متعلقة بـ CAD.

علاوة على ذلك، تم تأكيد القيمة التنبؤية لنموذج IRT باستخدام ميزات IRT الجدولية القابلة للتفسير والتي كانت متسقة نسبيًا مع نموذج صورة IRT. كما قدمت هذه الخصائص معلومات عن الجوانب المهمة للتنبؤ بمرض CAD، مثل تناسق درجة حرارة الوجه والتوزيع غير المتساوي. هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات مع عينات أكبر ومجموعات سكانية متنوعة للتحقق من صحتها.