你一定在古装剧中看到过这样一个场景，一位算命先生拦住男主 or 女主：「施主，我看你今年有血光之灾啊！」，当然封建迷信不可信，但这样一种「玄学」也给研究者们带来了启发！
2020 年心内科国际顶级期刊《欧洲心脏杂志》（Eur Heart J，IF = 22.673）发表了一篇文章，文章的名字是《基于面部照片的深度学习识别冠心病风险的横断面研究》，是中国医学科学院阜外医院联合多家医院做的。
他们做了一件什么事呢？
这项研究开发并验证了一种基于人脸照片的深度学习算法，用于评价面部特征与冠状动脉疾病（CAD）风险的关系，简单来说，就是通过看脸判断这患者有没有冠心病。
图片来源：文章截图
他们招募了 5796 名患者，并将其随机分为训练组（90%，n = 5216）和验证组（10%，n = 580）做了个算法开发，然后以放射科医生的诊断作为参考标准，计算出算法的AUC、灵敏度、特异度。
结果显示，这一基于脸部特征算法诊断冠心病的灵敏度为 0.80，特异度为 0.54。该算法的 AUC 为 0.730（95%CI：0.699～0.761），显著高于冠心病联盟临床评分（0.730 vs. 0.652， P ＜0.001）等其他冠心病预测模型。
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用大白话来说，这个用脸来进行 CAD 预测的模型，甚至比其他使用临床数据构建的预测模型准确性更高！
这篇文章的亮点就是用深度学习分析了原本无法分析的图像，并将图像应用在疾病诊断预测中。
而用脸预测的这项技术相对其他模型，也更能在门诊或社区发挥作用，可以更简单的做好 CAD 筛查。毕竟看脸只需要摄像头，其他临床特征得一个一个检查~
与 CAD 诊断关联显著的面部特征，包括额秃（发际线后移）、头顶秃（地中海）、耳垂折痕、耳前折痕、眼袋深（卧蚕）、鱼尾纹深、额头皱纹深、眼眶周围有皱纹、鼻沟、鼻唇沟（法令纹）深、老年斑、口唇苍白等等。已是中年人的科研君，感觉有被内涵到！
深度学习在临床上有何应用？
大家不要看了深度学习就觉得与你无关，其实深度学习已经在很多疾病的预防、诊断、治疗与预后中投入应用，包括肿瘤、皮肤病、眼病、心血管、神经、内镜、放射影像等等！
大家可以试一下，在 PubMed 检索「deep learning」，2018 年 2000 多篇，2019 年 5000 多篇，2020 年 9000 多篇，基本上每年都是翻倍的增长！
仅 2021 上半年就发表了 6000 多篇！增长率是不是你的股票基金的好几倍？
图片来源：PubMed 截图
当然，热门的研究方法也是高门槛的。零基础又不懂编程的我们，怎么才能入门学习？
编程零基础如何快速入门？
丁香科研邀请到 3 位医学人工智能方面的专业大佬，来教大家零编程入门深度学习了！
主讲老师是有 5 年深度学习临床研究经验的健民老师，前三甲医院主治医师，主持过多项医学人工智能项目；
一位是资深算法工程师，曾多次或国内外算法比赛获得一二等奖的吴家豪老师；
还有一位是医学人工智能专家，香港理工大学计算系研究助理教授，博士生导师，范文琦老师。
因为老师们自己都有带医工交叉项目，深知医生没有编程基础，时间也很忙没办法慢慢学，所以老师们用 6 个月做了个一键程序，只需要 3 步，根据课程视频安装-把数据放到固定位置-点击运行就可以一键出结果！
当然只懂一键运行是做不了研究的，所以咱这套程序是和课程一体的，只有课程学员才能获得一键程序，并且程序的使用说明书也都在课程中，课程教大家如何做课题设计，程序带大家一键出结果！