Smartphonekamera kan möjliggöra övervakning av syrenivåer i blodet hemma

Blod-syremättnad (SpO₂), procentandelen hemoglobin i blodet som bär syre, är ett viktigt mått på kardiovaskulär funktion. Friska individer har SpO₂ nivåer på ungefär 95 % eller över, men luftvägssjukdomar – såsom astma, kronisk obstruktiv lungsjukdom, lunginflammation och covid-19 – kan få dessa nivåer att sjunka avsevärt. Och om SpO₂ faller under 90 %, kan detta vara ett tecken på allvarligare hjärt- och lungsjukdom.

Läkare mäter vanligtvis SpO₂ med hjälp av pulsoximetrar, icke-invasiva enheter som fästs på fingertoppen eller örat. Dessa fungerar vanligtvis via transmittansfotopletysmografi (PPG), där absorptionen av rött och IR-ljus analyseras för att skilja syresatt från syrefattigt blod. Men möjligheten att övervaka SpO₂ utanför kliniken, genom att använda kameran på en daglig smartphone, kan fler människor upptäcka situationer som behöver medicinsk uppföljning eller hålla reda på pågående andningsproblem.

Forskare vid University of Washington (UW) och University of California San Diego har nu visat att smartphones kan upptäcka blodsyremättnadsnivåer ner till 70 %. Rapportera sina fynd i npj Digital medicin, noterar de att detta uppnåddes med hjälp av smartphonekameror utan hårdvaruändringar, genom att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att dechiffrera ett brett spektrum av blodsyrenivåer.

I en proof-of-principle-studie använde forskarna en procedur som kallas varierad fraktionellt inspirerat syre (FiO)₂), där patienten andas en kontrollerad blandning av syre och kväve, för att långsamt minska sin SpO₂ nivåer till under 70 % – det lägsta värdet som pulsoximetrar ska kunna mäta, enligt rekommendationerna från US Food and Drug Administration. De använde den resulterande datan för att träna den CNN-baserade djupinlärningsalgoritmen.

"Andra smartphone-appar utvecklades genom att be folk att hålla andan. Men människor blir väldigt obekväma och måste andas efter någon minut, och det är innan deras blodsyrenivåer har sjunkit tillräckligt långt för att representera hela spektrumet av kliniskt relevanta data”, förklarar första författaren Jason Hoffman, en UW doktorand, i ett pressmeddelande. "Med vårt test kan vi samla in 15 minuters data från varje ämne. Våra data visar att smartphones kan fungera bra inom det kritiska tröskelintervallet."

Hoffman och kollegor undersökte sex friska frivilliga. Varje deltagare genomgick varierad FiO₂ under 13–19 minuter, under vilken tid forskarna fick mer än 10,000 61 avläsningar av blodsyrenivåer mellan 100 % och XNUMX %. Vid sidan av använde de specialbyggda pulsoximetrar för att registrera marksanningsdata via transmittans PPG.

För att utföra smartphoneoximetri placerar deltagaren fingret över kameran och blixten på en smartphone. Kameran registrerar svar via reflektans PPG – som mäter hur mycket ljus från blixten blodet absorberar i var och en av de röda, gröna och blå kanalerna. Forskarna matade sedan in dessa intensitetsmätningar i djupinlärningsmodellen, med fyra försökspersoners data som träningsuppsättning och en för validering och optimering av modellen. De utvärderar sedan den tränade modellen på den återstående personens data.

Vid utbildning inom ett kliniskt relevant område av SpO₂ nivåer (70–100%) från den varierade FiO₂ studien uppnådde CNN ett genomsnittligt genomsnittligt absolut fel på 5.00 % när det gällde att förutsäga ett nytt ämnes SpO₂ nivå. Den genomsnittliga R² korrelationen mellan modellförutsägelserna och referenspulsoximetern var 0.61. Det genomsnittliga RMS-felet var 5.55 % för alla försökspersoner, högre än standarden på 3.5 % som krävs för att reflektanspulsoximeterenheter ska godkännas för klinisk användning.

Forskarna föreslår det snarare än att bara uppskatta SpO₂, kan smartphonekamerans oximeter användas som ett verktyg för att screena för låg blodsyresättning. För att utforska detta tillvägagångssätt beräknade de sin modells klassificeringsnoggrannhet för att indikera om en individ har en SpO₂ nivå under tre trösklar: 92 %, 90 % (används vanligen för att indikera behov av ytterligare medicinsk vård) och 88 %.

Vid klassificering av SpO₂ nivåer under 90 %, uppvisade modellen en relativt hög sensitivitet på 81 % och en specificitet på 79 %, i genomsnitt för alla sex testpersoner. För klassificering av SpO₂ under 92 % ökade specificiteten till 86 %, med en sensitivitet på 78 %.

Forskarna påpekar att studien statistiskt sett inte indikerar att detta tillvägagångssätt är redo att användas som en medicinsk anordning jämförbar med nuvarande pulsoximetrar. De noterar dock att prestationsnivån sett från detta lilla testpersonsprov indikerar att modellnoggrannheten skulle kunna ökas genom att skaffa fler träningsprov.

Till exempel hade en av försökspersonerna tjocka förhårdnader på fingrarna, vilket gjorde det svårare för algoritmen att exakt bestämma deras blodsyrenivåer. "Om vi ​​skulle utöka den här studien till fler ämnen, skulle vi sannolikt se fler människor med förhårdnader och fler människor med olika hudtoner," förklarar Hoffman. "Då skulle vi potentiellt kunna ha en algoritm med tillräckligt komplexitet för att bättre kunna modellera alla dessa skillnader."

Hoffman berättar Fysikvärlden att teamet inte har några planer på att omedelbart kommersialisera denna teknik. "Men vi har utvecklat en testplan och bidragsförslag som skulle göra det möjligt för oss att testa på en större, mer mångsidig grupp av ämnen för att se om denna proof-of-principle-studie är reproducerbar och potentiellt redo för kommersiellt fokuserad utveckling", säger han .