نقص الأكسجين في الدم هو حالة طبية لا يحمل فيها الدم ما يكفي من الأكسجين لإمداد الأنسجة بشكل كافٍ. إنه مؤشر رئيسي للمضاعفات الخطيرة لأمراض الجهاز التنفسي مثل الربو ومرض الانسداد الرئوي المزمن و COVID-19. في حين أن أجهزة قياس التأكسج النبضي المصممة خصيصًا يمكنها تقديم قراءات دقيقة لتشبع الأكسجين في الدم (SpO2) التي تمكن من تشخيص نقص الأكسجة في الدم ، فإن إتاحة هذه الإمكانية في كاميرات الهواتف الذكية غير المعدلة عبر تحديث البرنامج يمكن أن توفر لعدد أكبر من الأشخاص إمكانية الوصول إلى المعلومات الهامة المتعلقة بصحتهم.
العلماء من جامعة واشنطن و كاليفورنيا سان دييغو أثبتت في دراسة إثبات المفهوم أن الهواتف الذكية يمكنها اكتشاف مستويات تشبع الأكسجين في الدم منخفضة تصل إلى 70٪. تنصح إدارة الغذاء والدواء الأمريكية بأن تكون مقاييس التأكسج النبضي قادرة على قياس ما لا يقل عن هذا المستوى.
يضع المشاركون في هذه التقنية أصابعهم فوق كاميرا الهاتف الذكي وفلاش ، والذي يستخدم خوارزمية التعلم العميق لتحديد مستويات الأكسجين في الدم. حدد الهاتف الذكي بشكل صحيح ما إذا كان المريض يعاني من انخفاض مستويات الأكسجين في الدم بنسبة 80٪ من الوقت عندما أعطى الفريق لستة أشخاص جرعة منظمة من النيتروجين والأكسجين لخفض مستويات الأكسجين في الدم بشكل اصطناعي.
قال المؤلف الرئيسي المشارك جيسون هوفمان ، طالب دكتوراه في جامعة واشنطن في كلية بول جي ألين لعلوم وهندسة الكمبيوتر ، "تم تطوير تطبيقات الهواتف الذكية الأخرى التي تقوم بذلك عن طريق مطالبة الناس بحبس أنفاسهم. لكن الناس يشعرون بعدم الارتياح الشديد ويضطرون إلى التنفس بعد دقيقة أو نحو ذلك قبل أن تنخفض مستويات الأكسجين في الدم لديهم بدرجة كافية لتمثيل النطاق الكامل للبيانات ذات الصلة سريريًا. يمكننا جمع 15 دقيقة من البيانات من كل موضوع من خلال اختبارنا. تُظهر بياناتنا أن الهواتف الذكية يمكن أن تعمل بشكل جيد في نطاق العتبة الحرجة ".
الائتمان: دينيس وايز / جامعة واشنطن
قال المؤلف المشارك الدكتور ماثيو طومسون ، أستاذ طب الأسرة في كلية الطب بجامعة واشنطن ، "بهذه الطريقة يمكنك الحصول على قياسات متعددة بجهازك إما بدون تكلفة أو بتكلفة منخفضة. يمكن نقل هذه المعلومات بسلاسة إلى عيادة الطبيب في عالم مثالي. سيكون هذا مفيدًا لمواعيد التطبيب عن بُعد أو فرز الممرضات لتحديد ما إذا كان المرضى بحاجة للذهاب إلى قسم الطوارئ بسرعة أو ما إذا كان بإمكانهم الاستمرار في الراحة في المنزل وتحديد موعد مع مقدم الرعاية الأولية في وقت لاحق. "
تم اختيار ستة أفراد من قبل الفريق ، تراوحت أعمارهم بين 20 و 34: 3 ذكور وثلاث إناث. في حين أن غالبية المشاركين أفادوا بأنهم قوقازيون ، تم تحديد فرد واحد على أنه أمريكي من أصل أفريقي.
طُلب من كل مشارك ارتداء مقياس التأكسج النبضي بإصبع واحد أثناء وضع إصبع آخر على نفس اليد على كاميرا الهاتف الذكي وفلاش لجمع البيانات للتدريب واختبار الخوارزمية. كان هذا الإعداد موجودًا بشكل متزامن في كلتا يديه لكل مشارك.
قال المؤلف الكبير إدوارد وانج ، الذي بدأ هذا المشروع كطالب دكتوراه في جامعة واشنطن يدرس الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر ، "الكاميرا تسجل مقطع فيديو: في كل مرة ينبض قلبك ، يتدفق دم جديد عبر الجزء المضاء بالفلاش."
"تسجل الكاميرا مقدار امتصاص الدم للضوء من الفلاش في كل قناة من قنوات الألوان الثلاثة التي يقيسها: الأحمر والأخضر والأزرق."
استنشق كل مشارك خليطًا مضبوطًا من الأكسجين والنيتروجين لخفض مستويات الأكسجين تدريجيًا. استغرق الأمر حوالي 15 دقيقة لإكماله. جمع الفريق أكثر من 10,000 قيمة لمستوى الأكسجين في الدم بين 61٪ و 100٪ لجميع الأشخاص الستة.
قام العلماء بتدريب خوارزمية التعلم العميق لاستخراج مستويات الأكسجين في الدم باستخدام بيانات من أربعة مشاركين. تم استخدام المعلومات المتبقية لتأكيد دقة الطريقة قبل اختبارها على الأفراد الجدد.
قال المؤلف الرئيسي المشارك Varun Viswanath ، وهو خريج UW وهو الآن طالب دكتوراه نصحه وانغ في UC San Diego ، "يمكن أن يتشتت ضوء الهاتف الذكي بواسطة كل هذه المكونات الأخرى الموجودة بإصبعك ، مما يعني أن هناك الكثير من الضوضاء في البيانات التي نبحث عنها. يعد التعلم العميق أسلوبًا مفيدًا لأنه يمكنه رؤية هذه الميزات المعقدة والدقيقة ويساعدك في العثور على أنماط لن تكون قادرًا على رؤيتها بطريقة أخرى ".
قال هوفمان ، "كان لدى أحد أفراد فريقنا مسامير سميكة على أصابعه ، مما جعل من الصعب على خوارزميتنا تحديد مستويات الأكسجين في الدم بدقة. إذا قمنا بتوسيع هذه الدراسة لتشمل المزيد من الموضوعات ، فمن المحتمل أن نرى المزيد من الأشخاص المصابين بمسامير وألوان بشرة مختلفة. ومن ثم يمكن أن يكون لدينا خوارزمية بدرجة كافية من التعقيد لنمذجة كل هذه الاختلافات بشكل أفضل ".
قال وانغ ، "ولكن هذه خطوة أولى جيدة نحو تطوير الأجهزة الطبية الحيوية بمساعدة التعلم الآلي."
"من المهم جدًا إجراء دراسة كهذه. تخضع الأجهزة الطبية التقليدية لاختبارات صارمة. لكن أبحاث علوم الكمبيوتر بدأت للتو في حفر أسنانها آلة التعلم لتطوير الأجهزة الطبية الحيوية ، وما زلنا نتعلم جميعًا. من خلال إجبار أنفسنا على أن نكون صارمين ، فإننا نجبر أنفسنا على تعلم كيفية القيام بالأشياء بشكل صحيح ".
المرجع مجلة:
- Hoffman ، JS ، Viswanath ، VK ، Tian ، C. et al. قياس التأكسج بكاميرا الهاتف الذكي في دراسة مستحثة لنقص الأكسجة. رقم npj. ميد. 5 ، 146 (2022). DOI: 10.1038 / s41746-022-00665 ذ
