Hüpokseemia on meditsiiniline seisund, mille korral veri ei kanna piisavalt hapnikku kudede piisavaks varustamiseks. See on hingamisteede haiguste, nagu astma, KOK ja COVID-19 ohtlike tüsistuste juhtiv näitaja. Kuigi spetsiaalselt konstrueeritud pulssoksümeetrid suudavad anda täpseid vere-hapnikuküllastuse (SpO2) näitu, mis võimaldavad hüpokseemia diagnoosimist, võib selle võimaluse muutmata nutitelefonide kaamerates tarkvaravärskenduse kaudu kättesaadavaks tegemine anda rohkematele inimestele juurdepääsu olulisele teabele nende tervise kohta.
Teadlased Washingtoni Ülikool ja California San Diegos on tõestanud kontseptsiooni uuringus, et nutitelefonid suudavad tuvastada vere hapnikuga küllastatuse tasemeid kuni 70%. USA Toidu- ja Ravimiamet soovitab, et pulssoksümeetrid suudaksid mõõta vähemalt sellest tasemest.
Tehnikas osalejad asetavad sõrmed nutitelefoni kaamera ja välgu kohale, mis kasutab vere hapnikutaseme määramiseks süvaõppe algoritmi. Nutitelefon tuvastas õigesti, kas patsiendi vere hapnikusisaldus oli madal 80% juhtudest, kui meeskond andis kuuele katsealusele reguleeritud annuse lämmastikku ja hapnikku, et kunstlikult alandada nende vere hapnikusisaldust.
Kaasautor Jason Hoffman, UW doktorant Paul G. Alleni arvutiteaduste ja -tehnika koolist, ütles: "Teised nutitelefonirakendused, mis seda teevad, töötati välja, paludes inimestel hinge kinni hoida. Kuid inimesed tunnevad end väga ebamugavalt ja peavad umbes minuti pärast hingama, enne kui nende vere hapnikusisaldus on piisavalt langenud, et esindada kõiki kliiniliselt olulisi andmeid. Testiga saame igalt katsealuselt koguda 15 minutit andmeid. Meie andmed näitavad, et nutitelefonid võiksid kriitilises lävevahemikus hästi töötada.
Krediit: Dennis Wise / Washingtoni ülikool
Kaasautor dr Matthew Thompson, UW meditsiinikooli peremeditsiini professor, ütles: "Nii saate oma seadmega teha mitu mõõtmist kas tasuta või madala hinnaga. Ideaalses maailmas saaks selle teabe sujuvalt edasi anda arsti kabinetti. See oleks kasulik telemeditsiini vastuvõttudel või triaažiõdedel, et nad saaksid kiiresti kindlaks teha, kas patsiendid peavad minema erakorralise meditsiini osakonda või saavad nad jätkata kodus puhkamist ja broneerida hiljem kohtumise oma esmatasandi arstiabi osutajaga.
Meeskond valis välja kuus isikut, kelle vanus jäi vahemikku 20–34: 3 meest ja kolm naist. Kui enamik osalejaid teatas, et on kaukaasia päritolu, siis üks isik tuvastas end olevat afroameeriklane.
Iga osaleja pidi kandma tavalist pulssoksümeetrit ühel sõrmel, asetades samal ajal teise sõrme nutitelefoni kaamera ja välklambi kohale, et koguda andmeid treenimiseks ja algoritmi testimiseks. See seadistus oli mõlemal osalejal samaaegselt olemas.
Vanemautor Edward Wang, kes alustas seda projekti UW doktorandina elektri- ja arvutitehnikat õppides, ütles: "Kaamera salvestab videot: iga kord, kui teie süda lööb, voolab välguga valgustatud osast läbi värske veri."
"Kaamera salvestab, kui palju see veri neelab välklambi valgust kõigis kolmes mõõdetavas värvikanalis: punane, roheline ja sinine."
Iga osaleja hingas hapniku ja lämmastiku kontrollitud segu sisse, et hapniku taset järk-järgult alandada. Selle täitmiseks kulus umbes 15 minutit. Meeskond kogus kõigi kuue katsealuse kohta rohkem kui 10,000 61 vere hapnikusisalduse väärtust vahemikus 100% kuni XNUMX%.
Teadlased koolitasid välja sügava õppimisalgoritmi, et eraldada vere hapnikusisaldus, kasutades nelja osaleja andmeid. Ülejäänud teavet kasutati meetodi täpsuse kinnitamiseks enne selle katsetamist uhiuutel inimestel.
Kaasautor Varun Viswanath, UW vilistlane, kes on nüüd doktorant, keda nõustab Wang UC San Diegos, ütles: "Nutitelefoni valgus võivad kõik need muud teie sõrmes olevad komponendid hajutada, mis tähendab, et vaadeldavates andmetes on palju müra. Sügav õppimine on kasulik tehnika, kuna see näeb neid keerulisi ja nüansirikkaid funktsioone ning aitab teil leida mustreid, mida te muidu ei näeks.
Hoffman ütles: "Ühel meie katsealusel olid sõrmedel paksud kallused, mistõttu oli meie algoritmil raske nende vere hapnikusisaldust täpselt määrata. Kui laiendaksime seda uuringut rohkematele isikutele, näeksime tõenäoliselt rohkem inimesi, kellel on kalluseid ja erinev nahatoon. Siis võiks meil olla piisavalt keerukas algoritm, et kõiki neid erinevusi paremini modelleerida.
Wang ütles, "Kuid see on hea esimene samm masinõppe abil abistavate biomeditsiiniseadmete väljatöötamise suunas."
"Selline uuring on nii oluline. Traditsioonilised meditsiiniseadmed läbivad ranged testid. Kuid arvutiteaduslikud uuringud alles hakkavad hambaid sisse ajama masinõpe biomeditsiiniseadmete arendamiseks ja me kõik alles õpime. Sundides end olema ranged, sunnime end õppima, kuidas asju õigesti teha.
Ajakirja viide:
- Hoffman, JS, Viswanath, VK, Tian, C. jt. Nutitelefoni kaamera oksümeetria indutseeritud hüpokseemia uuringus. npj number. Med. 5, 146 (2022). DOI: 10.1038 / s41746-022-00665-y
