导语：玄学变科学？？？
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近期，发表在《欧洲心脏杂志》（EuropeanHeartJournal）一项研究显示，只需要四张“自拍照”就能检测心脏好不好，敏感性达到80%，特异性为54%。这项研究是清华大学研究人员首次证明，通过人工智能深度学习对头顶、正面和两个侧面的四张照片进行冠状动脉疾病的检测。
ShenL,ZhigangL,BowenF,etal.Feasibilityofusingdeeplearningtodetectcoronaryarterydiseasebasedonfacialphoto.EuropeanHeartJournal..DOI：10./eurheartj/ehaa
该研究收纳了年7月至年3月来自中国8家医院例患者，并随机分为训练组（n=）和验证组（n=），这些患者正在接受影像学检查以检查其血管，比如冠状动脉造影或冠状动脉CT血管造影（CCTA）。受过训练的护士用数码相机为患者拍摄四张照片：一张额头，两张侧面和一张正面，并且收集了患者病史，生活方式和经济状况等数据。同时，放射科医生根据冠状动脉造影或CCTA结果，确定患者冠状动脉的狭窄程度和数量，至少有一条冠状动脉出现≥50%的狭窄。随后，研究人员对来自年4月至年7月的9所医院的名患者中进行测试。
研究实验设计
结果发现在验证组，该算法敏感性为80%，特异性为61%，在测试组中，敏感性为80％，特异性为54％。而且在小于60岁复杂病变的患者中，敏感性更高，且无性别差异。
紧接着，研究人员还尝试遮盖面部不同区域进行测试，比如前额，鼻子，嘴巴，耳朵，脸颊以及下巴，结果发现，脸颊所呈现出来的信息对冠状动脉疾病预测提供了更多信息。
遮盖不同位置对AUC算法的影响
研究人员表示，“这是首次证实基于面部人工智能分析进行冠状动脉疾病的检测，该工具无论是在门诊，还是临床检测都可进行诊断前的预测。我们最终的目标是为高风险社区开发一款应用程序，就诊之前就能对心血管疾病发病风险进行预警。但是该算法还需要进一步完善，提高检出率，减少过度医疗的有效手段。”
如今，心血管疾病已成为全球疾病负担。据数据显示，每年心血管疾病造成的死亡人数约占世界总死亡人数的三分之一，其中缺血性心脏病(IHD)是最常见的死亡原因，占所有心血管事件的一半以上。然而，中国情况更为较为严重。近期，医院赵冬教授团队的发表在《自然评论:心血管病学》（NatureReviewsCardiology）的一项研究，该研究主要阐述了我国心血管疾病的流行病学情况。
中国心血管疾病死亡率和发病率的趋势.ZhaoD,LiuJ,WangM,etal.EpidemiologyofcardiovasculardiseaseinChina:currentfeaturesandimplications.NatureReviewsCardiology,.
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