观面相，知天命？！

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，其在医疗领域的应用也日益广泛。近期，一项发表在《欧洲心脏杂志》的研究引起了广泛关注：只需四张自拍照，就能检测心脏健康状况！这项研究由清华大学研究人员完成，通过深度学习技术，从头顶、正面和两个侧面的四张照片中，成功检测冠状动脉疾病，敏感性和特异性分别达到80%和54%。

该研究纳入了5796名患者，并随机分为训练组和验证组。研究人员使用数码相机为患者拍摄四张照片，并收集了患者的病史、生活方式和经济状况等数据。随后，根据冠状动脉造影或冠状动脉CT血管造影结果，确定患者冠状动脉的狭窄程度和数量。结果显示，该算法在验证组和测试组中的敏感性和特异性均达到80%和54%，尤其在小于60岁且存在复杂病变的患者中，敏感性更高。

此外，研究人员还尝试遮盖面部不同区域进行测试，发现脸颊所呈现出的信息对冠状动脉疾病预测提供了更多信息。该研究为心血管疾病的早期诊断提供了新的思路，有望为高风险社区开发预警应用程序。

值得一提的是，除了面部照片检测，一些面部特征也与心脏病发病风险有关。例如，耳垂折痕、睑黄瘤等。研究表明，耳垂折痕诊断冠心病的敏感性和特异性分别为75.2%和53.8%，而睑黄瘤患者患心血管疾病的风险更高。这些面部特征可以作为心血管风险的重要警示，引起人们的重视。

心血管疾病已成为全球性疾病负担，如何早期预防诊断至关重要。未来，随着人工智能等技术的不断发展，有望为心血管疾病的防治提供更多新思路。