血中酸素飽和度 (SpO2)、酸素を運ぶ血液中のヘモグロビンの割合は、心血管機能の重要な尺度です。 健康な人はSpOを持っています2 約 95% 以上のレベルですが、喘息、慢性閉塞性肺疾患、肺炎、COVID-19 などの呼吸器疾患により、これらのレベルが大幅に低下する可能性があります。 そしてSpOなら2 90% を下回ると、より深刻な心肺疾患の兆候である可能性があります。
医師は通常 SpO を測定します2 パルス酸素濃度計、指先または耳にクリップで留める非侵襲的デバイスを使用します。 これらは通常、透過型フォトプレチスモグラフィー (PPG) を介して機能します。PPG では、赤色光と IR 光の吸収を分析して、酸素化された血液と脱酸素化された血液を区別します。 ただし、SpO を監視する機能2 診療所の外で、日常のスマートフォンでカメラを使用することで、より多くの人が医療フォローアップが必要な状況を検出したり、進行中の呼吸状態を追跡したりできるようになります。
の研究者 ワシントン大学 (UW) と カリフォルニア大学サンディエゴ校 スマートフォンが 70% までの血中酸素飽和度レベルを検出できることが示されました。 調査結果を報告する npjデジタル医学、彼らは、これが、ハードウェアを変更せずにスマートフォンのカメラを使用して達成されたことに注目しています。これは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) をトレーニングして、広範囲の血中酸素レベルを解読することによって行われました。
原理を証明する研究で、研究者はさまざまな部分吸気酸素 (FiO2)、被験者は制御された酸素と窒素の混合気を呼吸し、ゆっくりと SpO を減らします。2 これは、米国食品医薬品局が推奨する、パルスオキシメーターが測定できる最低値です。 結果のデータを使用して、CNN ベースの深層学習アルゴリズムをトレーニングしました。
「他のスマートフォンアプリは、人々に息を止めてもらうことで開発されました。 しかし、人々は非常に不快になり、約 XNUMX 分後に呼吸をしなければならなくなります。それは、血中酸素レベルが臨床的に関連するデータの全範囲を表すのに十分なほど低下する前のことです」と第一著者は説明します。 ジェイソンホフマン、プレス ステートメントで UW 博士課程の学生。 「私たちのテストでは、各被験者から 15 分間のデータを収集できました。 私たちのデータは、スマートフォンが臨界しきい値の範囲内で適切に機能することを示しています。」
Hoffman と同僚は、XNUMX 人の健康なボランティアを検査しました。 各参加者はさまざまなFiOを受けました2 13 ～ 19 分間、その間に研究者は 10,000% ～ 61% の間で 100 以上の血中酸素レベルの測定値を取得しました。 同時に、彼らは専用のパルス酸素濃度計を使用して、透過率 PPG を介してグラウンド トゥルース データを記録しました。
スマートフォンのオキシメトリを実行するには、参加者はスマートフォンのカメラとフラッシュに指を置きます。 カメラは、反射率 PPG を介して応答を記録します。これは、血液が赤、緑、青の各チャネルで吸収するフラッシュからの光の量を測定します。 次に、研究者はこれらの強度測定値を深層学習モデルに入力し、XNUMX 人の被験者のデータをトレーニング セットとして使用し、XNUMX つをモデルの検証と最適化に使用しました。 次に、残りの被験者のデータでトレーニング済みモデルを評価します。
臨床的に関連する範囲の SpO でトレーニングした場合2 さまざまな FiO からのレベル (70 ～ 100%)2 研究では、CNN は、新しい被験者の SpO を予測する際に平均 5.00% の平均絶対誤差を達成しました。2 レベル。 平均R2 モデル予測と参照パルスオキシメータとの相関は 0.61 でした。 平均 RMS エラーはすべての被験者で 5.55% であり、反射率パルス オキシメータ デバイスが臨床使用のためにクリアされるために必要な 3.5% の標準よりも高かった。
研究者は、単に SpO を推定するのではなく、2、スマートフォンのカメラ酸素濃度計は、低血中酸素化をスクリーニングするためのツールとして使用できます。 このアプローチを調査するために、彼らは、個人が SpO を持っているかどうかを示すためのモデルの分類精度を計算しました2 レベルが 92 つのしきい値を下回っている場合: 90%、88% (一般的にさらなる医療処置の必要性を示すために使用されます)、および XNUMX%。
SpOを分類する場合2 90% 未満のレベルでは、モデルは 81% の比較的高い感度と 79% の特異性を示し、XNUMX 人の被験者全員で平均しました。 SpOの分類に2 92% を下回ると、特異度は 86% に上昇し、感度は 78% になりました。
研究者は、統計的に、この研究は、このアプローチが現在のパルス酸素濃度計に匹敵する医療機器として使用される準備ができていることを示していないことを指摘しています. ただし、この小さな被験者サンプルから見られるパフォーマンス レベルは、より多くのトレーニング サンプルを取得することでモデルの精度を高めることができることを示していることに注意してください。
スマートフォンのカメラで血糖値を測定
たとえば、被験者の XNUMX 人は指に厚いタコがあり、アルゴリズムが血中酸素レベルを正確に判断するのを困難にしていました。 「この研究をより多くの被験者に拡大した場合、タコを持つ人や肌の色が異なる人が増える可能性があります」とホフマンは説明します. 「そうすれば、これらすべての違いをより適切にモデル化できるように、十分に複雑なアルゴリズムが得られる可能性があります。」
ホフマンは語る 物理学の世界 チームには、この技術をすぐに商品化する計画はありません。 「しかし、私たちは、この原理実証研究が再現可能であり、商業的に焦点を当てた開発の準備ができている可能性があるかどうかを確認するために、より大規模で多様な被験者グループでテストできるようにするテスト計画と助成金の提案を作成しました」と彼は言います。 .
