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脱发、黄瘤眼睑变黄和角膜弓角膜周围的不透明环是表明一个人可能患有心血管疾病的几个面部生物标志物之一。

在此基础上，中国的一个研究小组正在开发一种深入学习算法，只需研究一个人的四张照片，就可以确定一个人患冠心病的风险。

在2017年至2019年的两年里，研究人员招募了5796名在医院接受*成像的患者。每个患者都拍了四张照片两张侧面照片、一张正面照片、一张俯视头顶的照片。然后训练了一种深入学习算法，以研究这四幅图像，评估一个人患*病的风险。

该算法的结果在另外1000名患者中得到了验证 在80%的队列中，该算法能够正确检测*病。此外，该算法还能准确检测61%的冠心病患者。这项新研究发表在"欧洲*杂志"上。

毫无疑问，这种人工智能辅助诊断的潜在好处是巨大的，这也是第一次将人工智能用于分析面部以检测*病。这是朝着开发一种基于深入学习的工具迈出的一步，该工具可用于评估*病的风险，无论是在诊所还是通过患者自拍进行自我筛查。

牛津大学的两位心血管专家承认，虽然这项技术还没有准备好使用，但这些创新的诊断方法可以彻底改变我们对医学的认识。

然而，研究人员还表示，该算法的性能是普遍的，该算法的准确性远远低于将其扩展到临床环境所需的水平，而附加的临床信息并不能提高其性能，脸颊、额头和鼻子为该算法提供的信息比其他面部区域提供的信息更多。毕竟，高达46%的假阳性率可能会给患者带来焦虑和不便，而且可能会使临床负担过重，患者需要进行不必要的检查。

此外，另一个需要考虑的问题是，一旦这些诊断工具登陆，它们将面临相当大的伦理挑战。尤其令人关切的是，非医疗专业人员收集此类私人健康信息的可能性。敏感的健康记录数据可以很容易从面部照片中提取出来，这是一种不必要的传播，使得本文讨论的技术对个人数据保护构成了重大威胁。

当技术中立受到商业偏好的影响时，它往往会对伦理道德产生影响。显然，未来的临床工具研究应注意隐私、保险和其他社会影响，以确保该工具仅用于医疗目的。