该研究立足临床痛点，创新性地开发了基于面部照片诊断阻塞性冠状动脉疾病的基础模型CardioFaceFound。其研究设计严谨，通过大规模、标准化采集的面部图像数据，并结合自监督学习与微调策略构建模型。尤为值得肯定的是，研究证实融合临床数据与面部信息的融合模型诊断效能（AUC=0.825）显著优于单一模型，这为构建低成本、无创、可推广的冠心病早期筛查工具提供了坚实的科学依据，展现了巨大的公共卫生应用潜力。若后续能在更广泛人群和多中心环境中进一步验证其普适性与鲁棒性，并深入探究其生物学机制，将极大推动AI辅助诊断在心血管领域的临床转化进程。

这项研究基于ISCHEMIA试验数据，使用机器学习方法（因果森林分析）探讨了慢性冠脉综合征患者的治疗异质性。研究表明，尽管ISCHEMIA试验未能显示侵入性策略与保守策略在主要心血管事件发生率上的显著差异，但通过机器学习方法识别出特定的亚组患者，特别是那些LDL-C>86 mg/dL且FPG>104 mg/dL的患者，在侵入性策略中受益更多。这一发现具有重要的临床意义，并为未来的个体化治疗提供了可能的依据。

这项研究的亮点是采用了因果森林这一新颖的机器学习方法，这使得它能够识别传统统计分析中可能遗漏的异质性治疗效果（HTEs）。与传统的临床试验相比，机器学习方法能够在多维数据中挖掘出更多潜在的有价值信息。这项研究提供了有力的证据支持，表明患者的基础特征，如血脂和血糖水平，可能在治疗效果的异质性中起着重要作用。这对于慢性冠脉综合征的临床治疗方案设计提供了新的视角。尤其是通过结合传统的临床治疗与现代的机器学习分析方法，医生可以更精准地为患者选择治疗方式。

然而，尽管这项研究为侵入性治疗提供了新的支持，但仍存在一些局限性。首先，研究使用了机器学习技术来生成假设，但后续的验证依然依赖传统的Cox回归模型，可能存在一定的偏差。其次，LDL-C和FPG的阈值（86 mg/dL和104 mg/dL）是通过机器学习计算得出的，而非基于现有的临床经验或指南，这可能影响到其临床适用性。

总之，这项研究为慢性冠脉综合征的个体化治疗提供了新的见解，尤其是在结合血脂和血糖水平的患者群体中。它为未来在不同临床亚组中应用侵入性治疗提供了理论支持，并推动了机器学习在临床决策中的应用。但未来的研究仍需验证这些发现，并探索更广泛的人群和长期效果，以进一步巩固这一结论。