La hipoxemia es una condición médica cuando la sangre no transporta suficiente oxígeno para abastecer adecuadamente los tejidos. Es un indicador principal de complicaciones peligrosas de enfermedades respiratorias como asma, EPOC y COVID-19. Si bien los oxímetros de pulso especialmente diseñados pueden brindar lecturas precisas de saturación de oxígeno en sangre (SpO2) que permiten el diagnóstico de hipoxemia, hacer que esta capacidad esté disponible en cámaras de teléfonos inteligentes sin modificar a través de una actualización de software podría proporcionar a más personas acceso a información crucial sobre su salud.
Los científicos de la Universidad de Washington y California san diego han demostrado en un estudio de prueba de concepto que los teléfonos inteligentes pueden detectar niveles de saturación de oxígeno en la sangre tan bajos como el 70 %. La Administración de Drogas y Alimentos de EE. UU. recomienda que los oxímetros de pulso sean capaces de medir no menos de este nivel.
Los participantes en la técnica colocan sus dedos sobre la cámara y el flash del teléfono inteligente, que utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo para determinar los niveles de oxígeno en la sangre. El teléfono inteligente identificó correctamente si un paciente tenía niveles bajos de oxígeno en sangre el 80 % de las veces cuando el equipo administró a seis sujetos una dosis regulada de nitrógeno y oxígeno para reducir sus niveles de oxígeno en sangre de forma artificial.
El coautor principal Jason Hoffman, estudiante de doctorado de la Universidad de Washington en la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería Paul G. Allen, dijo: “Otras aplicaciones para teléfonos inteligentes que hacen esto se desarrollaron pidiendo a las personas que contuvieran la respiración. Pero las personas se sienten muy incómodas y tienen que respirar después de aproximadamente un minuto antes de que sus niveles de oxígeno en la sangre hayan bajado lo suficiente como para representar la gama completa de datos clínicamente relevantes. Podemos recopilar 15 minutos de datos de cada sujeto con nuestra prueba. Nuestros datos muestran que los teléfonos inteligentes podrían funcionar bien en el rango de umbral crítico”.
Crédito: Dennis Wise/Universidad de Washington
El coautor, el Dr. Matthew Thompson, profesor de medicina familiar en la Facultad de Medicina de la UW, dijo: “De esta manera, podría tener múltiples mediciones con su dispositivo sin costo o a bajo costo. Esta información podría transmitirse sin problemas al consultorio de un médico en un mundo ideal. Esto sería beneficioso para las citas de telemedicina o las enfermeras de triaje para determinar rápidamente si los pacientes necesitan ir al departamento de emergencias o si pueden continuar descansando en casa y programar una cita con su proveedor de atención primaria más tarde”.
Seis individuos fueron seleccionados por el equipo, cuyas edades oscilaban entre 20 y 34 años: 3 hombres y tres mujeres. Si bien la mayoría de los participantes informaron ser caucásicos, un individuo se identificó como afroamericano.
Cada participante debía usar un oxímetro de pulso regular en un dedo mientras colocaba otro dedo en la misma mano sobre la cámara de un teléfono inteligente y el flash para recopilar datos para entrenar y probar el algoritmo. Esta configuración estuvo presente simultáneamente en ambas manos para cada participante.
El autor principal Edward Wang, quien comenzó este proyecto como estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Washington, dijo: “La cámara está grabando un video: cada vez que tu corazón late, sangre fresca fluye a través de la parte iluminada por el flash”.
“La cámara registra cuánto absorbe esa sangre la luz del flash en cada uno de los tres canales de color que mide: rojo, verde y azul”.
Cada participante inhaló una mezcla controlada de oxígeno y nitrógeno para bajar los niveles de oxígeno gradualmente. Tardó aproximadamente 15 minutos en completarse. El equipo recolectó más de 10,000 valores de nivel de oxígeno en sangre entre 61% y 100% para los seis sujetos.
Los científicos entrenaron un algoritmo de aprendizaje profundo para extraer los niveles de oxígeno en sangre utilizando datos de cuatro participantes. La información restante se utilizó para confirmar la precisión del método antes de probarlo en personas nuevas.
El coautor principal Varun Viswanath, ex alumno de la UW que ahora es estudiante de doctorado asesorado por Wang en UC San Diego, dijo: “La luz del teléfono inteligente puede dispersarse por todos estos otros componentes en su dedo, lo que significa que hay mucho ruido en los datos que estamos viendo. El aprendizaje profundo es una técnica beneficiosa porque puede ver estas características complejas y matizadas y lo ayuda a encontrar patrones que de otro modo no podría ver”.
Hoffmann dijo, “Uno de nuestros sujetos tenía callos gruesos en los dedos, lo que dificultaba que nuestro algoritmo determinara con precisión sus niveles de oxígeno en la sangre. Si ampliáramos este estudio a más sujetos, probablemente veríamos más personas con callos y diferentes tonos de piel. Entonces, potencialmente podríamos tener un algoritmo con suficiente complejidad para modelar mejor todas estas diferencias”.
Wang dijo: “Pero este es un buen primer paso hacia el desarrollo de dispositivos biomédicos con la ayuda del aprendizaje automático”.
“Es muy importante hacer un estudio como este. Los dispositivos médicos tradicionales pasan por pruebas rigurosas. Pero la investigación en ciencias de la computación apenas está comenzando a cavar sus dientes en máquina de aprendizaje para el desarrollo de dispositivos biomédicos, y todavía estamos aprendiendo. Al obligarnos a ser rigurosos, nos obligamos a aprender a hacer las cosas bien”.
Referencia de la revista:
- Hoffman, JS, Viswanath, VK, Tian, C. et al. Oximetría con cámara de teléfono inteligente en un estudio de hipoxemia inducida. npj Dígito. Medicina. 5, 146 (2022). DOI: 10.1038 / s41746-022-00665-y
