Saturația de oxigen din sânge (SpO2), procentul de hemoglobină din sângele care transportă oxigen, este o măsură importantă a funcției cardiovasculare. Persoanele sănătoase au SpO2 niveluri de aproximativ 95% sau mai mult, dar bolile respiratorii - cum ar fi astmul, boala pulmonară obstructivă cronică, pneumonia și COVID-19 - pot determina scăderea semnificativă a acestor niveluri. Și dacă SpO2 scade sub 90%, acesta poate fi un semn al unei boli cardiopulmonare mai grave.
Medicii măsoară de obicei SpO2 folosind pulsoximetre, dispozitive neinvazive care se fixează pe vârful degetului sau pe ureche. Acestea funcționează de obicei prin fotopletismografie de transmisie (PPG), în care absorbția luminii roșii și IR este analizată pentru a distinge sângele oxigenat de sângele deoxigenat. Dar capacitatea de a monitoriza SpO2 în afara clinicii, utilizarea camerei pe un smartphone de zi cu zi, ar putea permite mai multor persoane să detecteze situații care necesită urmărire medicală sau să țină evidența afecțiunilor respiratorii în curs.
Cercetatorii de la Universitatea din Washington (UW) și Universitatea din California, San Diego au demonstrat acum că smartphone-urile pot detecta niveluri de saturație a oxigenului din sânge până la 70%. Raportând constatările lor în npj Medicină digitală, ei observă că acest lucru a fost realizat folosind camere de smartphone fără modificări hardware, prin antrenarea unei rețele neuronale convoluționale (CNN) pentru a descifra o gamă largă de niveluri de oxigen din sânge.
Într-un studiu de demonstrare a principiului, cercetătorii au folosit o procedură numită oxigen inspirat fracțional variat (FiO2), în care subiectul respiră un amestec controlat de oxigen și azot, pentru a-și reduce încet SpO2 niveluri sub 70% – cea mai mică valoare pe care pulsoximetrele ar trebui să o poată măsura, așa cum este recomandat de Administrația pentru Alimente și Medicamente din SUA. Ei au folosit datele rezultate pentru a antrena algoritmul de învățare profundă bazat pe CNN.
„Alte aplicații pentru smartphone-uri au fost dezvoltate prin cerea oamenilor să-și țină respirația. Dar oamenii devin foarte incomod și trebuie să respire după un minut sau cam așa ceva, și asta înainte ca nivelul lor de oxigen din sânge să scadă suficient de mult pentru a reprezenta întreaga gamă de date relevante clinic”, explică primul autor. Jason Hoffman, un doctorand UW, într-o declarație de presă. „Cu testul nostru, suntem capabili să adunăm 15 minute de date de la fiecare subiect. Datele noastre arată că smartphone-urile ar putea funcționa bine chiar în intervalul de prag critic.”
Hoffman și colegii săi au examinat șase voluntari sănătoși. Fiecare participant a suferit o FiO variată2 timp de 13-19 minute, timp în care cercetătorii au obținut peste 10,000 de valori ale nivelului de oxigen din sânge între 61% și 100%. În plus, au folosit pulsoximetre special concepute pentru a înregistra datele adevărului de la sol prin transmisia PPG.
Pentru a efectua oximetria pe smartphone, participantul își pune degetul peste camera și blițul unui smartphone. Camera înregistrează răspunsurile prin reflectanța PPG – măsurând cât de multă lumină de la bliț absoarbe sângele în fiecare dintre canalele roșu, verde și albastru. Cercetătorii au introdus apoi aceste măsurători de intensitate în modelul de învățare profundă, folosind datele a patru subiecți ca set de antrenament și unul pentru validarea și optimizarea modelului. Apoi au evaluat modelul antrenat pe datele subiectului rămas.
Când sunt instruiți într-o gamă relevantă clinic de SpO2 niveluri (70–100%) din FiO variat2 studiu, CNN a obținut o eroare medie absolută medie de 5.00% în prezicerea SpO a unui nou subiect2 nivel. Media R2 corelația dintre predicțiile modelului și pulsioximetrul de referință a fost de 0.61. Eroarea medie RMS a fost de 5.55% la toți subiecții, mai mare decât standardul de 3.5% necesar pentru ca dispozitivele de pulsoximetru cu reflectanță să fie eliminate pentru uz clinic.
Cercetătorii sugerează că, mai degrabă decât doar estimarea SpO2, oximetrul camerei smartphone ar putea fi folosit ca instrument pentru a detecta oxigenarea scăzută a sângelui. Pentru a explora această abordare, ei au calculat precizia clasificării modelului lor pentru a indica dacă o persoană are o SpO2 nivel sub trei praguri: 92%, 90% (utilizat în mod obișnuit pentru a indica nevoia de asistență medicală suplimentară) și 88%.
La clasificarea SpO2 niveluri sub 90%, modelul a prezentat o sensibilitate relativ mare de 81% și o specificitate de 79%, în medie pentru toți cei șase subiecți de testare. Pentru clasificarea SpO2 sub 92%, specificitatea a crescut la 86%, cu o sensibilitate de 78%.
Cercetătorii subliniază că, din punct de vedere statistic, studiul nu indică faptul că această abordare este pregătită pentru a fi utilizată ca dispozitiv medical comparabil cu pulsoximetrele actuale. Ei notează, totuși, că nivelul de performanță văzut de la acest eșantion mic de subiect de testare indică faptul că precizia modelului ar putea fi crescută prin obținerea mai multor mostre de antrenament.
Camera smartphone-ului măsoară concentrația de glucoză din sânge
De exemplu, unul dintre subiecți avea calusuri groase pe degete, ceea ce a făcut mai dificil pentru algoritm 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 mai mulți oameni cu diferite nuanțe de piele”, explică Hoffman. „Atunci am putea avea un algoritm cu suficientă complexitate pentru a putea modela mai bine toate aceste diferențe.”
spune Hoffman Lumea fizicii că echipa nu are planuri de a comercializa imediat această tehnologie. „Cu toate acestea, am dezvoltat un plan de testare și propuneri de granturi care ne-ar permite să testăm pe un grup mai mare și mai divers de subiecți pentru a vedea dacă acest studiu de dovadă a principiului este reproductibil și potențial gata pentru o dezvoltare axată comercial”, spune el. .
