Hipoxemia este o afecțiune medicală când sângele nu transportă suficient oxigen pentru a furniza țesuturile în mod adecvat. Este un indicator principal pentru complicațiile periculoase ale bolilor respiratorii precum astmul, BPOC și COVID-19. În timp ce pulsioximetrele special concepute pot furniza citiri precise ale saturației de oxigen din sânge (SpO2) care permit diagnosticarea hipoxemiei, punerea la dispoziție a acestei capacități în camerele smartphone nemodificate printr-o actualizare de software ar putea oferi mai multor persoane acces la informații cruciale privind sănătatea lor.
Oamenii de știință din Universitatea din Washington și California San Diego au demonstrat într-un studiu de dovadă a conceptului că smartphone-urile pot detecta niveluri de saturație a oxigenului din sânge de până la 70%. Administrația SUA pentru Alimente și Medicamente recomandă ca pulsoximetrele să fie capabile să măsoare nu mai puțin decât acest nivel.
Participanții la tehnică își plasează degetele peste camera și blițul smartphone-ului, care utilizează un algoritm de învățare profundă pentru a determina nivelul de oxigen din sânge. Smartphone-ul a identificat corect dacă un pacient avea niveluri scăzute de oxigen din sânge în 80% din timp, când echipa a dat șase subiecți o doză reglată de azot și oxigen pentru a le scădea nivelul de oxigen din sânge în mod artificial.
Coautorul principal Jason Hoffman, un doctorand UW la Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, a spus: „Alte aplicații pentru smartphone care fac acest lucru au fost dezvoltate cerându-le oamenilor să-și țină respirația. Dar oamenii devin foarte incomod și trebuie să respire după aproximativ un minut înainte ca nivelul lor de oxigen din sânge să scadă suficient de mult pentru a reprezenta întreaga gamă de date relevante clinic. Putem aduna 15 minute de date de la fiecare subiect cu testul nostru. Datele noastre arată că smartphone-urile ar putea funcționa bine în intervalul de prag critic.”
Credit: Dennis Wise/Universitatea din Washington
Coautorul Dr. Matthew Thompson, profesor de medicină de familie la UW School of Medicine, a spus: „În acest fel, puteți avea mai multe măsurători cu dispozitivul dvs. fie fără costuri, fie cu costuri reduse. Aceste informații ar putea fi transmise fără probleme la cabinetul unui medic într-o lume ideală. Acest lucru ar fi benefic pentru programările la telemedicină sau asistentele de triaj pentru a determina rapid dacă pacienții trebuie să meargă la departamentul de urgență sau dacă pot continua să se odihnească acasă și să facă o programare la furnizorul lor de asistență medicală primară mai târziu.”
Șase persoane au fost selectate de echipă, ale căror vârste variau între 20 și 34 de ani: 3 bărbați și trei femei. În timp ce majoritatea participanților au raportat că sunt caucazieni, o persoană s-a identificat ca fiind afro-american.
Fiecare participant trebuia să poarte un pulsoximetru obișnuit pe un deget în timp ce punea un alt deget pe aceeași mână peste o cameră și blițul smartphone-ului pentru a colecta date pentru antrenament și testarea algoritmului. Această configurație a fost prezentă simultan pe ambele mâini pentru fiecare participant.
Autorul principal Edward Wang, care a început acest proiect ca doctorand UW care studiază ingineria electrică și informatică, a spus: „Camera înregistrează un videoclip: de fiecare dată când inima îți bate, sânge proaspăt curge prin partea iluminată de bliț.”
„Camera înregistrează cât de mult acel sânge absoarbe lumina de la bliț în fiecare dintre cele trei canale de culoare pe care le măsoară: roșu, verde și albastru.”
Fiecare participant a inhalat un amestec controlat de oxigen și azot pentru a scădea treptat nivelul de oxigen. A durat aproximativ 15 minute pentru finalizare. Echipa a colectat peste 10,000 de valori ale nivelului de oxigen din sânge între 61% și 100% pentru toți cei șase subiecți.
Oamenii de știință au antrenat un algoritm de învățare profundă pentru a extrage nivelurile de oxigen din sânge folosind datele de la patru participanți. Informațiile rămase au fost utilizate pentru a confirma acuratețea metodei înainte de a o testa pe persoane noi.
Coautorul principal Varun Viswanath, un absolvent UW care acum este doctorand consiliat de Wang la UC San Diego, a spus: „Lumina smartphone-ului poate fi împrăștiată de toate aceste componente din degetul tău, ceea ce înseamnă că există mult zgomot în datele pe care le analizăm. Învățarea profundă este o tehnică benefică, deoarece poate vedea aceste caracteristici complexe și nuanțate și vă ajută să găsiți modele pe care altfel nu le-ați putea vedea.”
Hoffman a spus: „Unul dintre subiecții noștri avea calusuri groase pe degete, ceea ce a făcut ca algoritmul nostru să-și determine cu exactitate nivelul de oxigen din sânge. Dacă am extinde acest studiu la mai mulți subiecți, probabil că am vedea mai mulți oameni cu calusuri și diferite nuanțe de piele. Atunci am putea avea un algoritm cu suficientă complexitate pentru a modela mai bine toate aceste diferențe.”
Wang a spus, „Dar, acesta este un prim pas bun către dezvoltarea dispozitivelor biomedicale ajutate de învățarea automată.”
„Este atât de important să faci un astfel de studiu. Dispozitivele medicale tradiționale trec prin teste riguroase. Dar cercetarea informatică abia începe să-și bage dinții masina de învățare pentru dezvoltarea dispozitivelor biomedicale și încă învățăm cu toții. Forțându-ne să fim riguroși, ne forțăm să învățăm cum să facem lucrurile corect.”
Referința jurnalului:
- Hoffman, JS, Viswanath, VK, Tian, C. şi colab. Oximetria camerei smartphone într-un studiu de hipoxemie indusă. npj Cifră. Med. 5, 146 (2022). DOI: 10.1038 / s41746-022-00665-y
