Hạ oxy máu là một tình trạng bệnh lý khi máu không mang đủ oxy để cung cấp đầy đủ cho các mô. Đây là chỉ số hàng đầu về các biến chứng nguy hiểm của các bệnh về đường hô hấp như hen suyễn, COPD và COVID-19. Mặc dù máy đo nồng độ oxy trong mạch được thiết kế đặc biệt có thể cung cấp chỉ số độ bão hòa oxy trong máu (SpO2) chính xác cho phép chẩn đoán tình trạng thiếu oxy, việc cung cấp khả năng này trong các máy ảnh điện thoại thông minh chưa được sửa đổi thông qua bản cập nhật phần mềm có thể cung cấp cho nhiều người quyền truy cập vào thông tin quan trọng liên quan đến sức khỏe của họ.
Các nhà khoa học từ Đại học Washington và California San Diego đã chứng minh trong một nghiên cứu chứng minh rằng điện thoại thông minh có thể phát hiện mức độ bão hòa oxy trong máu thấp tới 70%. Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ khuyến cáo rằng máy đo nồng độ oxy trong mạch có khả năng đo không dưới mức này.
Những người tham gia kỹ thuật này đặt ngón tay của họ lên camera và đèn flash của điện thoại thông minh, sử dụng thuật toán học sâu để xác định nồng độ oxy trong máu. Điện thoại thông minh xác định chính xác liệu bệnh nhân có nồng độ oxy trong máu thấp trong 80% thời gian khi nhóm nghiên cứu cho sáu đối tượng một liều nitơ và oxy được điều chỉnh để hạ thấp lượng oxy trong máu của họ một cách nhân tạo.
Đồng tác giả Jason Hoffman, nghiên cứu sinh tiến sĩ của UW tại Trường Khoa học & Kỹ thuật Máy tính Paul G. Allen, cho biết: “Các ứng dụng điện thoại thông minh khác thực hiện điều này được phát triển bằng cách yêu cầu mọi người nín thở. Nhưng mọi người cảm thấy rất khó chịu và phải thở sau khoảng một phút trước khi mức oxy trong máu của họ giảm xuống đủ mức để thể hiện đầy đủ các dữ liệu liên quan đến lâm sàng. Chúng tôi có thể thu thập 15 phút dữ liệu từ mỗi môn học bằng bài kiểm tra của mình. Dữ liệu của chúng tôi cho thấy điện thoại thông minh có thể hoạt động tốt trong phạm vi ngưỡng tới hạn.”
Nhà cung cấp hình ảnh: Dennis Wise/Đại học Washington
Đồng tác giả, Tiến sĩ Matthew Thompson, giáo sư y học gia đình tại Trường Y UW, cho biết, “Bằng cách này, bạn có thể thực hiện nhiều phép đo với thiết bị của mình mà không mất phí hoặc chi phí thấp. Thông tin này có thể được truyền liền mạch đến văn phòng bác sĩ trong một thế giới lý tưởng. Điều này sẽ có lợi cho các cuộc hẹn khám bệnh từ xa hoặc các y tá phân loại để nhanh chóng xác định xem bệnh nhân có cần đến khoa cấp cứu hay họ có thể tiếp tục nghỉ ngơi tại nhà và đặt lịch hẹn với nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc chính của họ sau đó.”
Đội đã chọn ra sáu cá nhân có độ tuổi từ 20 đến 34: 3 nam và XNUMX nữ. Trong khi phần lớn những người tham gia báo cáo là người da trắng, một cá nhân được xác định là người Mỹ gốc Phi.
Mỗi người tham gia được yêu cầu đeo máy đo oxy xung thông thường trên một ngón tay trong khi đặt một ngón tay khác trên cùng bàn tay đó lên máy ảnh của điện thoại thông minh và đèn flash để thu thập dữ liệu nhằm đào tạo và kiểm tra thuật toán. Thiết lập này được thực hiện đồng thời trên cả hai tay của mỗi người tham gia.
Tác giả cấp cao Edward Wang, người bắt đầu dự án này khi còn là nghiên cứu sinh tiến sĩ tại UW, nghiên cứu về kỹ thuật điện và máy tính, cho biết: “Camera đang quay video: Mỗi khi tim bạn đập, máu tươi sẽ chảy qua phần được chiếu sáng bởi đèn flash.”
“Máy ảnh ghi lại lượng máu hấp thụ ánh sáng từ đèn flash ở mỗi kênh trong số ba kênh màu mà nó đo: đỏ, lục và lam.”
Mỗi người tham gia hít một hỗn hợp oxy và nitơ có kiểm soát để giảm dần mức oxy. Mất khoảng 15 phút để hoàn thành. Nhóm nghiên cứu đã thu thập hơn 10,000 giá trị nồng độ oxy trong máu từ 61% đến 100% cho cả sáu đối tượng.
Các nhà khoa học đã đào tạo một thuật toán học sâu để trích xuất nồng độ oxy trong máu bằng cách sử dụng dữ liệu từ bốn người tham gia. Thông tin còn lại được sử dụng để xác nhận tính chính xác của phương pháp trước khi thử nghiệm nó trên những người hoàn toàn mới.
Đồng tác giả Varun Viswanath, cựu sinh viên UW hiện là nghiên cứu sinh tiến sĩ do Wang cố vấn tại UC San Diego, cho biết, “Ánh sáng của điện thoại thông minh có thể bị phân tán bởi tất cả các thành phần khác trong ngón tay của bạn, điều đó có nghĩa là có rất nhiều nhiễu trong dữ liệu mà chúng tôi đang xem xét. Học sâu là một kỹ thuật có lợi vì nó có thể nhìn thấy những đặc điểm phức tạp và nhiều sắc thái này, đồng thời giúp bạn tìm ra những khuôn mẫu mà bình thường bạn không thể nhìn thấy.”
Hoffmann nói, “Một trong những đối tượng của chúng tôi có vết chai dày trên ngón tay, điều này khiến thuật toán của chúng tôi khó xác định chính xác nồng độ oxy trong máu của họ hơn. Nếu chúng tôi mở rộng nghiên cứu này sang nhiều đối tượng hơn, chúng tôi có thể sẽ thấy nhiều người có vết chai và các tông màu da khác nhau hơn. Sau đó, chúng tôi có thể có một thuật toán đủ phức tạp để mô hình hóa tốt hơn tất cả những khác biệt này.”
Wang nói, “Tuy nhiên, đây là bước đi đầu tiên tốt đẹp hướng tới việc phát triển các thiết bị y sinh được hỗ trợ bởi học máy.”
“Việc thực hiện một nghiên cứu như thế này rất quan trọng. Các thiết bị y tế truyền thống phải trải qua quá trình kiểm tra nghiêm ngặt. Nhưng nghiên cứu khoa học máy tính chỉ mới bắt đầu đi sâu vào học máy để phát triển thiết bị y sinh và tất cả chúng ta vẫn đang học hỏi. Bằng cách buộc bản thân phải nghiêm khắc, chúng ta đang buộc mình phải học cách làm mọi việc đúng đắn.”
Tạp chí tham khảo:
- Hoffman, JS, Viswanath, VK, Tian, C. và cộng sự. Đo oxy trong máy ảnh điện thoại thông minh trong một nghiên cứu gây ra tình trạng thiếu oxy. chữ số npj. Địa Trung Hải. 5, 146 (2022). DOI: 10.1038 / s41746-022-00665-y
