摘要目的 探究手部异常特征与冠状动脉粥样硬化性心脏病(简称"冠心病")的相关性,为数字化中医手诊提供临床数据支持.方法 利用基于NVIDIA Jetson平台和Qt框架的手诊信息采集技术,采用手掌关键点预测算法,通过图像分析和数据挖掘,自动捕捉、采集手掌和指甲的细微特征.收集2023 年12 月—2024 年4 月于北京中医药大学东直门医院心内科接受冠状动脉CT血管成像(CACTA)检查的心脏病患者,共纳入 438 例.根据CACTA结果分为冠心病组(148 例)和非冠心病组(290 例),比较两组患者的手部特征,并通过随机森林分析及单因素、多因素logistic回归分析筛选出与冠心病相关的异常手部特征.结果 综合单因素logistic回归分析及随机森林分析结果,筛选出与冠心病有关并纳入多因素logistic回归分析的变量,包括大鱼际形态、大鱼际是否有皱褶、指甲形态、指甲纹理、中指血管长度.经多因素logistic回归分析,大鱼际肥厚[比值比(OR):3.049,95%CI:1.430～6.503,P=0.004],大鱼际有皱褶(OR:2.206,95%CI:1.119～4.348,P=0.022),指甲有灰黑色竖条纹(OR:1.981,95%CI:1.173～3.347,P=0.011),甲面凹凸(OR:3.130,95%CI:1.822～5.378,P<0.001),以及甲面内扣(OR:5.727,95%CI:1.812～18.102,P=0.003)与冠心病呈正相关;中指血管超过指节的 1/3(OR:0.405,95%CI:0.234～0.702,P=0.001)与冠心病呈负相关.结论 冠心病与某些手部特征存在相关性,此发现可为数字化中医手诊提供临床数据支持.