रक्त-ऑक्सीजन संतृप्ति (SpO2), ऑक्सीजन ले जाने वाले रक्त में हीमोग्लोबिन का प्रतिशत, हृदय संबंधी कार्य का एक महत्वपूर्ण माप है। स्वस्थ व्यक्तियों में SpO होता है2 स्तर लगभग 95% या उससे अधिक है, लेकिन श्वसन संबंधी बीमारियाँ - जैसे अस्थमा, क्रॉनिक ऑब्सट्रक्टिव पल्मोनरी डिजीज, निमोनिया और सीओवीआईडी-19 - इन स्तरों को काफी हद तक गिरा सकती हैं। और यदि एस.पी.ओ2 90% से कम हो जाता है, तो यह अधिक गंभीर कार्डियोपल्मोनरी रोग का संकेत हो सकता है।
डॉक्टर आमतौर पर SpO मापते हैं2 पल्स ऑक्सीमीटर का उपयोग करना, गैर-आक्रामक उपकरण जो उंगलियों या कान पर क्लिप करते हैं। ये आम तौर पर ट्रांसमिटेंस फोटोप्लेथिस्मोग्राफी (पीपीजी) के माध्यम से काम करते हैं, जिसमें ऑक्सीजन रहित रक्त से ऑक्सीजन रहित रक्त को अलग करने के लिए लाल और आईआर प्रकाश के अवशोषण का विश्लेषण किया जाता है। लेकिन SpO पर नजर रखने की क्षमता2 क्लिनिक के बाहर, रोजमर्रा के स्मार्टफोन पर कैमरे का उपयोग करके, अधिक लोगों को उन स्थितियों का पता लगाने की अनुमति मिल सकती है जिनके लिए चिकित्सा अनुवर्ती की आवश्यकता होती है या चल रही श्वसन स्थितियों पर नज़र रख सकते हैं।
में शोधकर्ताओं वाशिंगटन विश्वविद्यालय (यूडब्ल्यू) और कैलिफोर्निया के सैन डिएगो के विश्वविद्यालय अब पता चला है कि स्मार्टफोन 70% तक रक्त-ऑक्सीजन संतृप्ति स्तर का पता लगा सकते हैं। में अपने निष्कर्षों की रिपोर्ट करना एनपीजे डिजिटल मेडिसिन, उन्होंने नोट किया कि रक्त-ऑक्सीजन स्तरों की एक विस्तृत श्रृंखला को समझने के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) को प्रशिक्षित करके, बिना किसी हार्डवेयर संशोधन के स्मार्टफोन कैमरों का उपयोग करके इसे हासिल किया गया था।
सिद्धांत-सिद्धांत अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने विविध भिन्नात्मक प्रेरित ऑक्सीजन (FiO) नामक एक प्रक्रिया को नियोजित किया2), जिसमें विषय धीरे-धीरे अपने SpO को कम करने के लिए ऑक्सीजन और नाइट्रोजन के नियंत्रित मिश्रण को सांस लेता है2 स्तर 70% से नीचे - सबसे कम मूल्य जिसे पल्स ऑक्सीमीटर मापने में सक्षम होना चाहिए, जैसा कि अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन द्वारा अनुशंसित है। उन्होंने सीएनएन-आधारित डीप-लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए परिणामी डेटा का उपयोग किया।
“अन्य स्मार्टफ़ोन ऐप्स लोगों को अपनी सांस रोकने के लिए कहकर विकसित किए गए थे। लेकिन लोग बहुत असहज हो जाते हैं और उन्हें एक या दो मिनट के बाद सांस लेनी पड़ती है, और इससे पहले कि उनके रक्त-ऑक्सीजन का स्तर चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक डेटा की पूरी श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करने के लिए काफी नीचे चला गया हो, ”पहले लेखक बताते हैं जेसन हॉफमैनएक यूडब्ल्यू डॉक्टरेट छात्र, एक प्रेस बयान में। “हमारे परीक्षण के साथ, हम प्रत्येक विषय से 15 मिनट का डेटा एकत्र करने में सक्षम हैं। हमारा डेटा दिखाता है कि स्मार्टफोन महत्वपूर्ण सीमा सीमा में भी अच्छा काम कर सकते हैं।
हॉफमैन और सहकर्मियों ने छह स्वस्थ स्वयंसेवकों की जांच की। प्रत्येक प्रतिभागी को विभिन्न FiO से गुजरना पड़ा2 13-19 मिनट के लिए, इस दौरान शोधकर्ताओं ने 10,000% और 61% के बीच 100 से अधिक रक्त-ऑक्सीजन स्तर रीडिंग प्राप्त की। इसके साथ ही, उन्होंने ट्रांसमिटेंस पीपीजी के माध्यम से जमीनी सच्चाई डेटा रिकॉर्ड करने के लिए उद्देश्य-निर्मित पल्स ऑक्सीमीटर का उपयोग किया।
स्मार्टफोन ऑक्सीमेट्री करने के लिए, प्रतिभागी स्मार्टफोन के कैमरे और फ्लैश पर अपनी उंगली रखता है। कैमरा परावर्तन पीपीजी के माध्यम से प्रतिक्रियाओं को रिकॉर्ड करता है - यह मापता है कि रक्त लाल, हरे और नीले चैनलों में से प्रत्येक में फ्लैश से कितना प्रकाश अवशोषित करता है। शोधकर्ताओं ने फिर इन तीव्रता मापों को गहन-शिक्षण मॉडल में डाला, चार विषयों के डेटा को प्रशिक्षण सेट के रूप में और एक को सत्यापन और मॉडल के अनुकूलन के लिए उपयोग किया। फिर वे शेष विषय के डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल का मूल्यांकन करते हैं।
जब एसपीओ की चिकित्सीय रूप से प्रासंगिक सीमा में प्रशिक्षित किया जाता है2 विभिन्न FiO से स्तर (70-100%)2 अध्ययन में, सीएनएन ने एक नए विषय के एसपीओ की भविष्यवाणी में 5.00% की औसत औसत पूर्ण त्रुटि हासिल की2 स्तर। औसत आर2 मॉडल पूर्वानुमानों और संदर्भ पल्स ऑक्सीमीटर के बीच सहसंबंध 0.61 था। सभी विषयों में औसत आरएमएस त्रुटि 5.55% थी, जो नैदानिक उपयोग के लिए परावर्तक पल्स ऑक्सीमीटर उपकरणों के लिए आवश्यक 3.5% मानक से अधिक है।
शोधकर्ताओं का सुझाव है कि केवल SpO का अनुमान लगाने के बजाय2, स्मार्टफोन कैमरा ऑक्सीमीटर का उपयोग कम रक्त ऑक्सीजन की जांच के लिए एक उपकरण के रूप में किया जा सकता है। इस दृष्टिकोण का पता लगाने के लिए, उन्होंने यह इंगित करने के लिए अपने मॉडल की वर्गीकरण सटीकता की गणना की कि क्या किसी व्यक्ति के पास SpO है2 तीन सीमाओं से नीचे का स्तर: 92%, 90% (आमतौर पर आगे चिकित्सा देखभाल की आवश्यकता को इंगित करने के लिए उपयोग किया जाता है) और 88%।
SpO को वर्गीकृत करते समय2 90% से नीचे के स्तर पर, मॉडल ने 81% की अपेक्षाकृत उच्च संवेदनशीलता और 79% की विशिष्टता प्रदर्शित की, जो सभी छह परीक्षण विषयों में औसत है। SpO को वर्गीकृत करने के लिए2 92% से नीचे, 86% की संवेदनशीलता के साथ विशिष्टता बढ़कर 78% हो गई।
शोधकर्ता बताते हैं कि, सांख्यिकीय रूप से, अध्ययन यह संकेत नहीं देता है कि यह दृष्टिकोण वर्तमान पल्स ऑक्सीमीटर के तुलनीय चिकित्सा उपकरण के रूप में उपयोग करने के लिए तैयार है। हालाँकि, वे ध्यान देते हैं कि इस छोटे परीक्षण विषय नमूने से देखा गया प्रदर्शन स्तर इंगित करता है कि अधिक प्रशिक्षण नमूने प्राप्त करके मॉडल सटीकता को बढ़ाया जा सकता है।
स्मार्टफोन कैमरा रक्त ग्लूकोज एकाग्रता को मापता है
उदाहरण के लिए, एक विषय की उंगलियों पर मोटी कॉलस थीं, जिससे एल्गोरिदम के लिए उनके रक्त-ऑक्सीजन के स्तर को सटीक रूप से निर्धारित करना कठिन हो गया था। हॉफमैन बताते हैं, "अगर हम इस अध्ययन को और अधिक विषयों तक विस्तारित करते हैं, तो हम संभवतः कॉलस वाले अधिक लोगों और विभिन्न त्वचा टोन वाले अधिक लोगों को देखेंगे।" "तब हमारे पास संभावित रूप से इन सभी अंतरों को बेहतर ढंग से मॉडल करने में सक्षम होने के लिए पर्याप्त जटिलता वाला एक एल्गोरिदम हो सकता है।"
हॉफमैन बताते हैं भौतिकी की दुनिया कि टीम की इस तकनीक का तुरंत व्यावसायीकरण करने की कोई योजना नहीं है। "हालांकि, हमने एक परीक्षण योजना और अनुदान प्रस्ताव विकसित किया है जो हमें विषयों के एक बड़े, अधिक विविध समूह पर परीक्षण करने में सक्षम बनाएगा, यह देखने के लिए कि क्या यह प्रमाण-सिद्धांत अध्ययन प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य है और संभावित रूप से व्यावसायिक रूप से केंद्रित विकास के लिए तैयार है," वे कहते हैं। .
