হাইপোক্সেমিয়া হল একটি চিকিৎসা অবস্থা যখন রক্ত টিস্যুতে পর্যাপ্ত পরিমাণে অক্সিজেন সরবরাহ করতে পারে না। এটি হাঁপানি, COPD এবং COVID-19-এর মতো শ্বাসযন্ত্রের রোগের বিপজ্জনক জটিলতার জন্য একটি প্রধান সূচক। যদিও বিশেষভাবে ডিজাইন করা পালস অক্সিমিটারগুলি সুনির্দিষ্ট রক্ত-অক্সিজেন স্যাচুরেশন (SpO2) রিডিং প্রদান করতে পারে যা হাইপোক্সেমিয়া নির্ণয় সক্ষম করে, একটি সফ্টওয়্যার আপডেটের মাধ্যমে অপরিবর্তিত স্মার্টফোন ক্যামেরাগুলিতে এই ক্ষমতাটি উপলব্ধ করা আরও বেশি লোককে তাদের স্বাস্থ্য সম্পর্কিত গুরুত্বপূর্ণ তথ্যে অ্যাক্সেস দিতে পারে।
বিজ্ঞানীরা ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয় এবং ক্যালিফোর্নিয়া সান দিয়েগো একটি প্রুফ-অফ-কনসেপ্ট স্টাডিতে প্রমাণিত হয়েছে যে স্মার্টফোন রক্তের অক্সিজেন স্যাচুরেশন লেভেল 70% এর কম সনাক্ত করতে পারে। ইউএস ফুড অ্যান্ড ড্রাগ অ্যাডমিনিস্ট্রেশন পরামর্শ দেয় যে পালস অক্সিমিটার এই স্তরের চেয়ে কম পরিমাপ করতে সক্ষম।
কৌশলটিতে অংশগ্রহণকারীরা তাদের আঙ্গুলগুলি স্মার্টফোনের ক্যামেরা এবং ফ্ল্যাশের উপর রাখে, যা রক্তের অক্সিজেনের মাত্রা নির্ধারণ করতে একটি গভীর-শিক্ষার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। স্মার্টফোনটি সঠিকভাবে শনাক্ত করেছে যে একজন রোগীর রক্তে অক্সিজেনের মাত্রা 80% কম ছিল কিনা যখন দলটি ছয়টি বিষয়কে তাদের রক্তের অক্সিজেনের মাত্রা কৃত্রিমভাবে কমানোর জন্য একটি নিয়ন্ত্রিত ডোজ নাইট্রোজেন এবং অক্সিজেন দেয়।
সহ-প্রধান লেখক জেসন হফম্যান, পল জি অ্যালেন স্কুল অফ কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের UW ডক্টরাল ছাত্র, বলেছেন, “অন্যান্য স্মার্টফোন অ্যাপগুলি যেগুলি এটি করে সেগুলি মানুষকে তাদের শ্বাস ধরে রাখতে বলে তৈরি করা হয়েছিল৷ কিন্তু লোকেরা খুব অস্বস্তিতে পড়ে এবং তাদের রক্ত-অক্সিজেনের মাত্রা ক্লিনিক্যালি প্রাসঙ্গিক ডেটার সম্পূর্ণ পরিসরের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য যথেষ্ট পরিমাণে নেমে যাওয়ার আগে এক মিনিট বা তার পরে শ্বাস নিতে হয়। আমরা আমাদের পরীক্ষার মাধ্যমে প্রতিটি বিষয় থেকে 15 মিনিটের ডেটা সংগ্রহ করতে পারি। আমাদের ডেটা দেখায় যে স্মার্টফোনগুলি গুরুত্বপূর্ণ থ্রেশহোল্ড পরিসরে ভাল কাজ করতে পারে।"
ক্রেডিট: ডেনিস ওয়াইজ/ওয়াশিংটন ইউনিভার্সিটি
সহ-লেখক ডাঃ ম্যাথিউ থম্পসন, ইউডাব্লু স্কুল অফ মেডিসিনের ফ্যামিলি মেডিসিনের অধ্যাপক বলেন, “এইভাবে আপনি আপনার ডিভাইসের সাথে কোনো খরচ বা কম খরচে একাধিক পরিমাপ করতে পারেন। এই তথ্য নির্বিঘ্নে একটি আদর্শ বিশ্বের একটি ডাক্তারের অফিসে প্রেরণ করা যেতে পারে. এটি টেলিমেডিসিন অ্যাপয়েন্টমেন্ট বা ট্রাইজ নার্সদের জন্য উপকারী হবে যাতে রোগীদের জরুরি বিভাগে যেতে হবে কিনা বা তারা বাড়িতে বিশ্রাম চালিয়ে যেতে পারে এবং পরে তাদের প্রাথমিক যত্ন প্রদানকারীর সাথে অ্যাপয়েন্টমেন্ট করতে পারে কিনা তা দ্রুত নির্ধারণ করতে।"
দলটি ছয়জনকে নির্বাচিত করেছিল, যাদের বয়স 20 থেকে 34: 3 পুরুষ এবং তিনজন মহিলা। যদিও বেশিরভাগ অংশগ্রহণকারী ককেশীয় হিসাবে রিপোর্ট করেছেন, একজন ব্যক্তি আফ্রিকান আমেরিকান হিসাবে চিহ্নিত।
প্রশিক্ষণ এবং অ্যালগরিদম পরীক্ষা করার জন্য প্রতিটি অংশগ্রহণকারীকে একটি স্মার্টফোন ক্যামেরা এবং ফ্ল্যাশের উপর একই হাতের আরেকটি আঙুল রাখার সময় একটি আঙুলে একটি নিয়মিত পালস অক্সিমিটার পরতে হবে। প্রতিটি অংশগ্রহণকারীর জন্য এই সেটআপটি একই সাথে উভয় হাতে উপস্থিত ছিল।
সিনিয়র লেখক এডওয়ার্ড ওয়াং, যিনি ইলেকট্রিক্যাল এবং কম্পিউটার ইঞ্জিনিয়ারিং অধ্যয়নরত UW ডক্টরাল ছাত্র হিসাবে এই প্রকল্পটি শুরু করেছিলেন, বলেছেন, "ক্যামেরা একটি ভিডিও রেকর্ড করছে: যখনই আপনার হৃদস্পন্দন হয়, ফ্ল্যাশ দ্বারা আলোকিত অংশের মধ্য দিয়ে তাজা রক্ত প্রবাহিত হয়।"
"ক্যামেরা রেকর্ড করে যে রক্ত ফ্ল্যাশ থেকে আলোকে কতটা শোষণ করে তা পরিমাপ করা তিনটি রঙের চ্যানেলের প্রতিটিতে: লাল, সবুজ এবং নীল।"
প্রতিটি অংশগ্রহণকারী অক্সিজেন এবং নাইট্রোজেনের একটি নিয়ন্ত্রিত মিশ্রণকে ধীরে ধীরে অক্সিজেনের মাত্রা কমাতে শ্বাস নেয়। এটি সম্পূর্ণ হতে প্রায় 15 মিনিট সময় লেগেছে। দলটি ছয়টি বিষয়ের জন্য 10,000% এবং 61% এর মধ্যে 100 টিরও বেশি রক্তের অক্সিজেন স্তরের মান সংগ্রহ করেছে।
বিজ্ঞানীরা চারজন অংশগ্রহণকারীর ডেটা ব্যবহার করে রক্তের অক্সিজেনের মাত্রা বের করার জন্য একটি গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দিয়েছেন। অবশিষ্ট তথ্য সম্পূর্ণ নতুন ব্যক্তিদের উপর পরীক্ষা করার আগে পদ্ধতির নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল।
সহ-প্রধান লেখক বরুণ বিশ্বনাথ, একজন ইউডব্লিউ প্রাক্তন ছাত্র যিনি এখন ইউসি সান দিয়েগোতে ওয়াং এর পরামর্শে একজন ডক্টরাল ছাত্র, বলেছেন, "স্মার্টফোনের আলো আপনার আঙুলের এই সমস্ত অন্যান্য উপাদানগুলির দ্বারা বিক্ষিপ্ত হতে পারে, যার অর্থ আমরা যে ডেটা দেখছি তাতে প্রচুর শব্দ রয়েছে৷ গভীর শিক্ষা একটি উপকারী কৌশল কারণ এটি এই জটিল এবং সূক্ষ্ম বৈশিষ্ট্যগুলি দেখতে পারে এবং আপনাকে এমন প্যাটার্নগুলি খুঁজে পেতে সহায়তা করে যা আপনি অন্যথায় দেখতে সক্ষম হবেন না।"
হফম্যান বলেছেন, “আমাদের একজনের আঙুলে পুরু কলস ছিল, যা আমাদের অ্যালগরিদমের জন্য তাদের রক্তের অক্সিজেনের মাত্রা সঠিকভাবে নির্ধারণ করা কঠিন করে তুলেছিল। যদি আমরা এই অধ্যয়নটিকে আরও বিষয়গুলিতে প্রসারিত করি, তাহলে আমরা সম্ভবত কলাস এবং বিভিন্ন ত্বকের টোনযুক্ত আরও বেশি লোককে দেখতে পাব। তারপরে এই সমস্ত পার্থক্যগুলিকে আরও ভাল মডেল করার জন্য আমাদের যথেষ্ট জটিলতা সহ একটি অ্যালগরিদম থাকতে পারে।"
ওয়াং বলেছেন, "কিন্তু, মেশিন লার্নিং দ্বারা সাহায্য করা বায়োমেডিকেল ডিভাইসগুলি বিকাশের দিকে এটি একটি ভাল প্রথম পদক্ষেপ।"
“এটা এরকম একটা অধ্যয়ন করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ। ঐতিহ্যবাহী চিকিৎসা যন্ত্রগুলো কঠোর পরীক্ষার মধ্য দিয়ে যায়। কিন্তু কম্পিউটার বিজ্ঞান গবেষণা সবেমাত্র তার দাঁত খনন শুরু করছে মেশিন লার্নিং বায়োমেডিকেল ডিভাইস ডেভেলপমেন্টের জন্য, এবং আমরা সবাই এখনও শিখছি। নিজেদেরকে কঠোর হতে বাধ্য করে, আমরা নিজেদেরকে শিখতে বাধ্য করছি কিভাবে সঠিকভাবে কাজ করতে হয়।"
জার্নাল রেফারেন্স:
- Hoffman, JS, Viswanath, VK, Tian, C. et al. একটি প্ররোচিত হাইপোক্সেমিয়া গবেষণায় স্মার্টফোন ক্যামেরা অক্সিমেট্রি। npj ডিজিট। মেড. 5, 146 (2022)। DOI: 10.1038 / s41746-022-00665-Y
