La caméra du smartphone pourrait permettre une surveillance à domicile des niveaux d'oxygène dans le sang

Saturation en oxygène du sang (SpO₂), le pourcentage d'hémoglobine dans le sang transportant de l'oxygène, est une mesure importante de la fonction cardiovasculaire. Les individus en bonne santé ont SpO₂ des niveaux d'environ 95% ou plus, mais les maladies respiratoires - telles que l'asthme, la maladie pulmonaire obstructive chronique, la pneumonie et le COVID-19 - peuvent faire chuter ces niveaux de manière significative. Et si SpO₂ tombe en dessous de 90 %, cela peut être le signe d'une maladie cardiopulmonaire plus grave.

Les médecins mesurent généralement la SpO₂ à l'aide d'oxymètres de pouls, des appareils non invasifs qui se fixent au bout du doigt ou à l'oreille. Ceux-ci fonctionnent généralement par photopléthysmographie en transmission (PPG), dans laquelle l'absorption de la lumière rouge et infrarouge est analysée pour distinguer le sang oxygéné du sang désoxygéné. Mais la capacité de surveiller la SpO₂ à l'extérieur de la clinique, l'utilisation de la caméra sur un smartphone de tous les jours pourrait permettre à plus de personnes de détecter les situations nécessitant un suivi médical ou de suivre les problèmes respiratoires en cours.

Les chercheurs du Université de Washington (UW) et Université de Californie à San Diego ont maintenant montré que les smartphones peuvent détecter des niveaux de saturation en oxygène sanguin jusqu'à 70 %. Rapportant leurs découvertes dans npj médecine numérique, ils notent que cela a été réalisé à l'aide de caméras de smartphone sans modifications matérielles, en entraînant un réseau neuronal convolutif (CNN) pour déchiffrer une large gamme de niveaux d'oxygène dans le sang.

Dans une étude de preuve de principe, les chercheurs ont utilisé une procédure appelée oxygène inspiré fractionnaire varié (FiO₂), dans lequel le sujet respire un mélange contrôlé d'oxygène et d'azote, pour réduire lentement sa SpO₂ des niveaux inférieurs à 70% - la valeur la plus basse que les oxymètres de pouls devraient pouvoir mesurer, comme recommandé par la Food and Drug Administration des États-Unis. Ils ont utilisé les données résultantes pour former l'algorithme d'apprentissage en profondeur basé sur CNN.

"D'autres applications pour smartphone ont été développées en demandant aux gens de retenir leur souffle. Mais les gens deviennent très mal à l'aise et doivent respirer après environ une minute, et c'est avant que leur taux d'oxygène dans le sang n'ait suffisamment baissé pour représenter la gamme complète de données cliniquement pertinentes », explique le premier auteur. Jason Hoffmann, doctorant à l'UW, dans un communiqué de presse. « Avec notre test, nous sommes en mesure de recueillir 15 minutes de données sur chaque sujet. Nos données montrent que les smartphones pourraient bien fonctionner dans la plage de seuil critique. »

Hoffman et ses collègues ont examiné six volontaires sains. Chaque participant a subi divers FiO₂ pendant 13 à 19 min, période pendant laquelle les chercheurs ont acquis plus de 10,000 61 lectures du niveau d'oxygène dans le sang entre 100% et XNUMX%. Parallèlement, ils ont utilisé des oxymètres de pouls spécialement conçus pour enregistrer des données de vérité au sol via la transmission PPG.

Pour effectuer une oxymétrie sur smartphone, le participant place son doigt sur l'appareil photo et le flash d'un smartphone. La caméra enregistre les réponses via la réflectance PPG - mesurant la quantité de lumière du flash absorbée par le sang dans chacun des canaux rouge, vert et bleu. Les chercheurs ont ensuite introduit ces mesures d'intensité dans le modèle d'apprentissage en profondeur, en utilisant les données de quatre sujets comme ensemble d'entraînement et un pour la validation et l'optimisation du modèle. Ils évaluent ensuite le modèle formé sur les données du sujet restant.

Lorsqu'il est formé sur une gamme cliniquement pertinente de SpO₂ niveaux (70 à 100 %) de la FiO variée₂ étude, le CNN a obtenu une erreur absolue moyenne moyenne de 5.00 % dans la prédiction de la SpO d'un nouveau sujet₂ niveau. Le R moyen² la corrélation entre les prédictions du modèle et l'oxymètre de pouls de référence était de 0.61. L'erreur RMS moyenne était de 5.55 % pour tous les sujets, ce qui est supérieur à la norme de 3.5 % requise pour que les oxymètres de pouls à réflectance soient autorisés pour une utilisation clinique.

Les chercheurs suggèrent qu'au lieu de simplement estimer la SpO₂, l'oxymètre de la caméra du smartphone pourrait être utilisé comme outil de dépistage d'une faible oxygénation du sang. Pour explorer cette approche, ils ont calculé la précision de classification de leur modèle pour indiquer si un individu a une SpO₂ niveau inférieur à trois seuils : 92 %, 90 % (couramment utilisé pour indiquer la nécessité de soins médicaux supplémentaires) et 88 %.

Lors de la classification SpO₂ inférieurs à 90 %, le modèle présentait une sensibilité relativement élevée de 81 % et une spécificité de 79 %, en moyenne sur les six sujets testés. Pour classer SpO₂ en dessous de 92 %, la spécificité passe à 86 %, avec une sensibilité de 78 %.

Les chercheurs soulignent que, statistiquement, l'étude n'indique pas que cette approche soit prête à être utilisée comme dispositif médical comparable aux oxymètres de pouls actuels. Ils notent, cependant, que le niveau de performance observé à partir de ce petit échantillon de sujets de test indique que la précision du modèle pourrait être augmentée en acquérant plus d'échantillons d'apprentissage.

Par exemple, l'un des sujets avait des callosités épaisses sur les doigts, ce qui rendait plus difficile pour l'algorithme de déterminer avec précision leurs niveaux d'oxygène dans le sang. "Si nous devions étendre cette étude à plus de sujets, nous verrions probablement plus de personnes avec des callosités et plus de personnes avec des tons de peau différents", explique Hoffman. "Ensuite, nous pourrions potentiellement avoir un algorithme suffisamment complexe pour pouvoir mieux modéliser toutes ces différences."

Hoffmann raconte Monde de la physique que l'équipe n'envisage pas de commercialiser immédiatement cette technologie. "Cependant, nous avons développé un plan de test et des propositions de subventions qui nous permettraient de tester sur un groupe de sujets plus large et plus diversifié pour voir si cette étude de preuve de principe est reproductible et potentiellement prête pour un développement commercial", dit-il. .