研究人员表明，智能手机摄像头能够检测低至 70% 的血氧饱和度水平，这是美国食品和药物管理局推荐的专用脉搏血氧仪应该能够测量的最低值。原理验证研究由华盛顿大学和加利福尼亚大学圣地亚哥分校的研究人员进行，并在npj Digital Medicine上发表了一篇关于结果的论文。该方法要求参与者将手指放在智能手机的摄像头和闪光灯上，然后智能手机的任务是使用配备深度学习算法的应用程序破译血氧水平。
该研究使用了六名年龄在 20 至 34 岁之间的参与者，其中三名被确定为女性，三名被确定为男性。为了训练和测试算法，研究人员让每个参与者在一根手指上佩戴标准脉搏血氧仪，然后同时将另一只手指放在同一只手上，放在智能手机的相机和闪光灯上。  测量氧饱和度的一种方法是使用脉搏血氧仪——你放在指尖上的那些小夹子（一些在这里以灰色和蓝色显示）。在一项原理验证研究中，华盛顿大学和加利福尼亚大学圣地亚哥分校的研究人员表明，智能手机能够检测到与独立剪辑相当的血氧饱和度水平。该技术包括让参与者将手指放在智能手机的相机和闪光灯上。“相机正在录制一段视频：每次你的心脏跳动时，新鲜血液都会流过被闪光灯照亮的部分，”资深作者 Edward Wang 说，他作为华盛顿大学电气和计算机工程专业的博士生开始了这个项目，并且是现在是加州大学圣地亚哥分校设计实验室和电气与计算机工程系的助理教授。 “相机记录了血液在它测量的三个颜色通道（红色、绿色和蓝色）的每一个中吸收了多少来自闪光灯的光。然后我们可以将这些强度测量值输入到我们的深度学习模型中。”通常，智能手机的光线会分散在构成人类手指的许多组件周围，这意味着数据中存在大量噪声。共同主要作者 Varun Viswanath 解释说，深度学习被用来看穿噪音并帮助找到原本难以辨别的模式。 研究小组表示，当他们向六名受试者提供受控的氮气和氧气混合物以人为降低他们的血氧水平时，智能手机应用程序在 80% 的时间内正确预测受试者的血氧水平是否低。 “其他这样做的智能手机应用程序是通过要求人们屏住呼吸来开发的。但是人们会在大约一分钟后变得非常不舒服并且不得不呼吸，而那是在他们的血氧水平下降到足以代表所有临床相关数据之前，”共同主要作者，华盛顿大学的杰森霍夫曼Paul G. Allen 计算机科学与工程学院的博士生说。 “通过我们的测试，我们能够从每个受试者那里收集 15 分钟的数据。我们的数据显示，智能手机可以在临界阈值范围内正常工作。” 研究人员说，这种方法不仅效果很好，而且它还使用了一种基本上每个人都已经拥有的设备，理论上可以使在家中的血氧读数变得简单，几乎每个人都可以使用。 “通过这种方式，您可以免费或低成本地使用自己的设备进行多次测量，”华盛顿大学医学院家庭医学教授、合著者 Matthew Thompson 博士说。“在理想情况下，这些信息可以无缝传输到医生办公室。这对于远程医疗预约或分诊护士能够快速确定患者是否需要去急诊室，或者他们是否可以继续在家休息并稍后与初级保健提供者预约非常有益。” 该团队希望通过扩大测试算法的用户群来继续研究。 “做这样的研究非常重要，”王说。“传统的医疗器械经过严格的测试。但是计算机科学研究仍然刚刚开始使用机器学习进行生物医学设备开发，我们都还在学习。通过强迫自己变得严谨，我们也在强迫自己学习如何正确地做事。”
| 
发表于 2022-9-20 17:48:55
