天津
近日，海南医科大学的一项研究引发了不小的关注。研究人员开发了一套人工智能系统，专门通过拍摄人的面部和舌头照片来识别冠心病。这项研究发表在了《Scientific Reports》期刊上。他们招募了518名参与者，其中200人是已经确诊的冠心病患者，另外318人是健康志愿者。所有参与者都使用一种名为Smart TCM-A1的专用扫描系统拍摄了面部和舌头图像。
整个分析过程使用的是深度学习技术。这套AI系统会先分别观察舌头和面部的照片，然后再把两边提取到的特征结合起来做预测。结果显示，结合两种图像的效果比单独使用一种更好。在由104人组成的测试集中，表现最好的模型达到了98%的准确率，成功找出了全部40名冠心病患者。
研究人员发现，AI系统主要关注的是舌头的中部、舌苔、嘴巴周围的皮肤以及脸颊。一些冠心病患者确实表现出舌头颜色更深、舌苔更厚或者面部色素沉着的变化。研究人员表示，这些被AI重点关注的区域，与传统中医关于舌头、面部与心脏之间存在联系的理论是吻合的。不过，通过外貌来判断疾病并不是中医独有的。嘴唇发紫可能意味着血液缺氧，眼睑周围出现黄色脂肪沉积则可能暗示胆固醇水平极高。
但问题在于，舌头或脸颊能否真的揭示出动脉阻塞，目前还无法下定论。肤色、光线、年龄、服用的药物以及吸烟习惯都会改变面部和舌头的呈现状态。这项研究并没有证明这些视觉特征是由冠状动脉堵塞引起的。AI或许能捕捉到人类难以察觉的关联，但无法解释背后的因果关系。
冠心病通常是因为供应心肌的动脉中堆积了脂肪斑块，导致血管变窄，也就是我们常说的动脉粥样硬化。这会影响血液流动，严重时引发心脏病发作。很多人的首发症状就是胸痛或直接心梗，所以早期发现非常重要。目前医生主要依靠年龄、吸烟史、血压、胆固醇和糖尿病等因素来评估风险。如果怀疑有冠心病，还会做心电图、血液检查或专门的扫描。如果有一种快速、无痛且成本低廉的照片测试，确实能帮助决定谁需要进一步做这些检查，尤其是在医疗资源有限的地区。
不过，这项研究也留下了很多待解的问题。研究比较的是已经确诊的患者和健康志愿者，这和直接筛查普通大众完全不同，因为普通人群中混杂着各种疾病和不同的心血管风险水平。此外，照片是在受控的光线下使用专门设备拍摄的。这套模型还没有在其他医院或不同人群中测试过。AI系统经常在训练数据上表现优异，但换一个医院、换一个人群或医疗环境，效果就可能大打折扣。另外，并不是所有健康志愿者都接受了冠脉影像学检查，所以不能排除其中有人已经患病但未被发现。AI也可能只是在识别与年龄、其他疾病或参与者其他特征相关的差异，而不是心脏病本身。
研究人员还需要将其与现有的风险评估方法进行直接比较。如果未来证明它确实有用，它可能会作为标准心脏病风险检查、胆固醇测试和血压测量的辅助工具。
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