L'hypoxémie est une condition médicale lorsque le sang ne transporte pas assez d'oxygène pour alimenter les tissus de manière adéquate. C'est un indicateur avancé des complications dangereuses des maladies respiratoires comme l'asthme, la MPOC et le COVID-19. Alors que les oxymètres de pouls spécialement conçus peuvent fournir des lectures précises de la saturation en oxygène du sang (SpO2) qui permettent le diagnostic de l'hypoxémie, rendre cette capacité disponible dans les caméras de smartphone non modifiées via une mise à jour logicielle pourrait permettre à davantage de personnes d'accéder à des informations cruciales concernant leur santé.
Les scientifiques de la Université de Washington et les Californie San Diego ont démontré dans une étude de preuve de concept que les smartphones peuvent détecter des niveaux de saturation en oxygène dans le sang aussi bas que 70 %. La Food and Drug Administration des États-Unis conseille que les oxymètres de pouls soient capables de mesurer au moins ce niveau.
Les participants à la technique placent leurs doigts sur l'appareil photo et le flash du smartphone, qui utilise un algorithme d'apprentissage en profondeur pour déterminer les niveaux d'oxygène dans le sang. Le smartphone a correctement identifié si un patient avait un faible taux d'oxygène dans le sang 80% du temps lorsque l'équipe a donné à six sujets une dose régulée d'azote et d'oxygène pour abaisser artificiellement leur taux d'oxygène dans le sang.
Le co-auteur principal Jason Hoffman, doctorant à l'UW à la Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, a déclaré : "D'autres applications pour smartphone qui font cela 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 avant que leur taux d'oxygène dans le sang ait suffisamment baissé pour représenter l'éventail complet des données cliniquement pertinentes. Nous pouvons recueillir 15 minutes de données de chaque sujet avec notre test. Nos données montrent que les smartphones pourraient bien fonctionner dans la plage de seuil critique.
Crédit : Dennis Wise/Université de Washington
Le co-auteur, le Dr Matthew Thompson, professeur de médecine familiale à l'UW School of Medicine, a déclaré: « De cette façon, vous pourriez avoir plusieurs mesures avec votre appareil, soit gratuitement, soit à faible coût. Ces informations pourraient être transmises de manière transparente au cabinet d'un médecin dans un monde idéal. Cela serait bénéfique pour les rendez-vous de télémédecine ou les infirmières de triage afin de déterminer rapidement si les patients doivent se rendre aux urgences ou s'ils peuvent continuer à se reposer à la maison et prendre rendez-vous avec leur fournisseur de soins primaires plus tard.
Six personnes ont été sélectionnées par l'équipe, dont l'âge variait de 20 à 34 ans : 3 hommes et trois femmes. Alors que la majorité des participants ont déclaré être de race blanche, un individu s'est identifié comme étant afro-américain.
Chaque participant devait porter un oxymètre de pouls régulier sur un doigt tout en plaçant un autre doigt sur la même main sur un appareil photo de smartphone et un flash pour collecter des données pour la formation et le test de l'algorithme. Cette configuration était simultanément présente sur les deux mains pour chaque participant.
L'auteur principal Edward Wang, qui a lancé ce projet en tant que doctorant à l'UW étudiant l'ingénierie électrique et informatique, a déclaré : "La caméra enregistre une vidéo : chaque fois que votre cœur bat, du sang frais coule dans la partie éclairée par le flash."
"L'appareil photo enregistre la quantité de sang qui absorbe la lumière du flash dans chacun des trois canaux de couleur qu'il mesure : rouge, vert et bleu."
Chaque participant a inhalé un mélange contrôlé d'oxygène et d'azote pour réduire progressivement les niveaux d'oxygène. Il a fallu environ 15 minutes pour terminer. L'équipe a recueilli plus de 10,000 61 valeurs de niveau d'oxygène dans le sang entre 100% et XNUMX% pour les six sujets.
Les scientifiques ont formé un algorithme d'apprentissage en profondeur pour extraire les niveaux d'oxygène dans le sang en utilisant les données de quatre participants. Les informations restantes ont été utilisées pour confirmer l'exactitude de la méthode avant de la tester sur de nouveaux individus.
Le co-auteur principal Varun Viswanath, un ancien élève de l'UW qui est maintenant doctorant conseillé par Wang à l'UC San Diego, a déclaré : « La lumière du smartphone peut être dispersée par tous ces autres composants de votre doigt, ce qui signifie qu'il y a beaucoup de bruit dans les données que nous examinons. L'apprentissage en profondeur est une technique bénéfique car il peut voir ces caractéristiques complexes et nuancées et vous aide à trouver des modèles que vous ne pourriez pas voir autrement.
Hoffmann a dit, "L'un de nos sujets avait des callosités épaisses sur les doigts, ce qui rendait plus difficile pour notre algorithme de déterminer avec précision son taux d'oxygène dans le sang. Si nous étendions cette étude à plus de sujets, nous verrions probablement plus de personnes avec des callosités et des tons de peau différents. Ensuite, nous pourrions potentiellement avoir un algorithme suffisamment complexe pour mieux modéliser toutes ces différences.
Wang a dit, "Mais c'est un bon premier pas vers le développement de dispositifs biomédicaux aidés par l'apprentissage automatique."
« C'est tellement important de faire une étude comme celle-ci. Les dispositifs médicaux traditionnels sont soumis à des tests rigoureux. Mais la recherche en informatique commence tout juste à faire ses preuves machine learning pour le développement de dispositifs biomédicaux, et nous sommes tous encore en train d'apprendre. En se forçant à être rigoureux, on se force à apprendre à bien faire les choses.
Journal de référence:
- Hoffman, JS, Viswanath, VK, Tian, C. et al. Oxymétrie par caméra de smartphone dans une étude d'hypoxémie induite. npj Chiffre. Médium. 5, 146 (2022). EST CE QUE JE: 10.1038 / s41746-022-00665-y
