Így segíthet a telefon kamerája a vér oxigénszintjének mérésében
Belégzéskor a tüdőnk megtelik oxigénnel, amely a vörösvérsejtek között oszlik el, hogy az egész testünkben elszállíthassuk. A testünknek sok oxigénre van szüksége a működéshez, az egészséges emberek oxigéntelítettsége mindig legalább 95%-os.
Az olyan állapotok, mint az asztma vagy a koronavírus megnehezítik a szervezet számára az oxigén felvételét a tüdőből. Ez ahhoz vezet, hogy az oxigéntelítettségi százalék 90%-ra vagy az alá csökken, ami azt jelzi, hogy orvosi segítségre van szükség.
Az orvosok az ujjbegyre vagy fülre helyezett pulzoximéterekkel ellenőrzik az oxigéntelítettséget. Utóbbi otthoni, napi többszöri ellenőrzése azonban segíthet a betegeknek például a COVID tüneteinek figyelemmel kísérésében.
A Washingtoni Egyetem és a Kaliforniai Egyetem San Diegó-i kutatói tanulmányukban kimutatták, hogy az okostelefonok képesek a vér oxigéntelítettségének 70%-os szintjét is kimutatni, számol be róla a Medical Xpress. Ez az a legalacsonyabb érték, amelyet a pulzoximétereknek mérniük kell, ahogyan azt az amerikai Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hivatal (FDA) ajánlja.
A technika lényege, hogy a résztvevők az ujjukat egy okostelefon kamerája és vakuja fölé helyezik, amely egy mélytanuló algoritmus segítségével megfejti a vér oxigénszintjét. Amikor a kutatócsoport hat alanyba nitrogén és oxigén ellenőrzött keverékét juttatta be, hogy mesterségesen csökkentse a vér oxigénszintjét, az okostelefon az esetek 80%-ában helyesen jósolta meg, hogy az alany vérében alacsony-e az oxigénszint.
„Más okostelefonos alkalmazásokat, amelyek ezt teszik, úgy fejlesztettek ki, hogy megkérték az embereket, hogy tartsák vissza a lélegzetüket. Az emberek azonban nagyon kényelmetlenül érzik magukat, és körülbelül egy perc után levegőt kell venniük, és ez még azelőtt van, hogy a vérük oxigénszintje eléggé leesett volna ahhoz, hogy a klinikailag releváns adatok teljes skáláját reprezentálja. A mi tesztünkkel 15 percnyi adatot tudunk gyűjteni minden egyes alanytól. Adataink azt mutatják, hogy az okostelefonok jól működhetnek közvetlenül a kritikus küszöbtartományában”
– mondta Jason Hoffman, az UW egyik vezető szerzője, a Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering doktori hallgatója.
Az okostelefonos vér oxigénszint-mérés másik előnye, hogy szinte mindenkinek van mobiltelefonja.
„Így többszörös méréseket végezhetünk a saját készülékünkkel, ingyen vagy alacsony költséggel. Egy ideális világban ezeket az információkat zökkenőmentesen továbbítani lehetne az orvosi rendelőbe. Ez valóban hasznos lenne a telemedicinális rendelések vagy a triázs ápolók számára, hogy gyorsan meg tudják határozni, hogy a betegnek a sürgősségi osztályra kell-e mennie, vagy otthon pihenhet tovább, és később időpontot kérhet az alapellátójától”
– mondta Dr. Matthew Thompson társszerző, az UW School of Medicine családorvosi professzora.
A kutatók hat, 20 és 34 év közötti résztvevőt toboroztak, hárman nőként, hárman férfiként azonosították magukat, illetve egy résztvevő afroamerikai, míg a többiek kaukázusi származásúnak vallották magukat.
Az algoritmus kiképzéséhez és teszteléséhez szükséges adatok gyűjtéséhez minden résztvevőnek egy szabványos pulzoximétert kellett viselnie az egyik ujján, majd egy másik ujjat ugyanezen a kézen egy okostelefon kamerája és vakuja fölé helyezni.
„A kamera egy videót rögzít: Minden egyes szívdobbanáskor friss vér áramlik át a vaku által megvilágított részen. A kamera rögzíti, hogy a vér mennyire nyeli el a vaku fényét az általa mért három színcsatorna mindegyikében: vörös, zöld és kék. Ezután ezeket az intenzitásméréseket betáplálhatjuk a mélytanulási modellünkbe”
– mondta Edward Wang, a tanulmány vezető szerzője és a UC San Diego Design Lab and the Department of Electrical and Computer Engineering adjunktusa.
Minden résztvevő oxigén és nitrogén ellenőrzött keverékét lélegezte be, hogy lassan csökkentse az oxigénszintet. A folyamat körülbelül 15 percig tartott. Mind a hat résztvevő esetében a csapat több mint 10 000 vér oxigénszint-mérést mért 61% és 100% között.
A kutatók négy résztvevő adatait használták fel egy mélytanulási algoritmus betanításához a vér oxigénszintjének megállapítására A fennmaradó adatokat a módszer validálására, majd tesztelésére használták fel, hogy kiderüljön, mennyire jól teljesít az új alanyokon.
„Az okostelefon fényét az ujjunkban lévő összes többi komponens szórhatja szét, ami azt jelenti, hogy sok zaj van az adatokban, amelyeket vizsgálunk. A mélytanulás itt nagyon hasznos technika, mert képes meglátni ezeket az igazán összetett és árnyalt jellemzőket, és segít megtalálni olyan mintákat, amelyeket egyébként nem látnánk”
– mondta Varun Viswanat társvezető szerző, a San Diegó-i UC doktoranduszhallgatója.
A csapat reméli, hogy folytatni tudja ezt a kutatást, és több emberen teszteli az algoritmust.
„Az egyik alanyunk ujján vastag bőrkeményedés volt, ami megnehezítette az algoritmusunk számára a vér oxigénszintjének pontos meghatározását. Ha ezt a vizsgálatot több alanyra is kiterjesztenénk, valószínűleg több embernek lenne bőrkeményedése, és több különböző bőrszínnel rendelkező emberrel találkoznánk. Akkor potenciálisan rendelkezhetnénk egy olyan algoritmussal, amely elég összetett ahhoz, hogy jobban modellezni tudja ezeket a különbségeket”
– fogalmazott Hoffman.
A kutatók szerint azonban ez egy jó első lépés a gépi tanulással segített orvosbiológiai eszközök kifejlesztése felé.
„Nagyon fontos, hogy ilyen tanulmányt végezzünk. A hagyományos orvosi eszközök szigorú tesztelésen mennek keresztül. De az informatikai kutatások még csak most kezdik beleásni magukat a gépi tanulás használatába az orvosbiológiai eszközök fejlesztésében, és mindannyian még tanulunk. Azzal, hogy rákényszerítjük magunkat a szigorúságra, arra kényszerítjük magunkat, hogy megtanuljuk, hogyan kell helyesen csinálni a dolgokat”
– tette hozzá Wang.
Nyitókép: Shutterstock
