“Когда мы вдыхаем, наши легкие наполняются кислородом, который распределяется по нашим эритроцитам для транспортировки по всему телу. Для функционирования нашему организму требуется много кислорода, а у здоровых людей насыщение кислородом постоянно составляет не менее 95%. Такие заболевания, как астма или COVID-19, затрудняют усвоение организмом кислорода из легких. Это приводит к тому, что процент насыщения кислородом падает до 90% или ниже, что указывает на необходимость медицинской помощи”, – сообщается в исследовании.
В клинике врачи контролируют насыщение кислородом с помощью пульсоксиметров — зажимов, которые вы надеваете на кончик пальца или ухо. Но мониторинг насыщения кислородом дома несколько раз в день может помочь пациентам, например, следить за симптомами COVID.
В исследовании, подтверждающем принцип, исследователи из Университета Вашингтона и Калифорнийского университета в Сан-Диего показали, что смартфоны способны определять уровень насыщения крови кислородом до 70%. Это самое низкое значение, которое должны измерять пульсоксиметры, рекомендованные Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США.
Методика предполагает, что участники помещают палец на камеру и вспышку смартфона, который использует алгоритм глубокого обучения для определения уровня кислорода в крови. Когда команда ввела контролируемую смесь азота и кислорода шести испытуемым, чтобы искусственно снизить уровень кислорода в крови, смартфон правильно предсказал, был ли у испытуемого низкий уровень кислорода в крови в 80% случаев.
Команда опубликовала эти результаты в журнале npj Digital Medicine.
“Другие приложения для смартфонов, которые делают это, были разработаны путем просьбы людей задержать дыхание. Но люди чувствуют себя очень некомфортно, и им приходится дышать примерно через минуту, и это до того, как уровень кислорода в их крови снизится достаточно, чтобы представить полный спектр клинически значимых данных, – сказал соавтор Джейсон Хоффман, докторант UW в Paul G. Школа компьютерных наук и инженерии имени Аллена. – С помощью нашего теста мы можем собрать 15 минут данных от каждого испытуемого. Наши данные показывают, что смартфоны могут хорошо работать прямо в диапазоне критических порогов”.
Еще одним преимуществом измерения уровня кислорода в крови на смартфоне является то, что он есть почти у каждого. Таким образом, человек может проводить множественные измерения с помощью собственного устройства бесплатно или по низкой цене. В идеальном мире эту информацию можно было бы беспрепятственно передавать в кабинет врача. Это было бы действительно полезно для телемедицинских назначений или для медсестер, занимающихся сортировкой, чтобы иметь возможность быстро определять, нужно ли пациентам обращаться в отделение неотложной помощи или они могут продолжать отдыхать дома и записаться на прием к своему лечащему врачу позже.
Команда набрала шесть участников в возрасте от 20 до 34 лет. Трое идентифицированы как женщины, трое идентифицированы как мужчины.
Один из способов измерения насыщения кислородом – использовать пульсоксиметры – маленькие зажимы, которые вы надеваете на кончик пальца (некоторые показаны здесь серым и синим). В исследовании, подтверждающем принцип, исследователи из Университета Вашингтона и Калифорнийского университета в Сан-Диего показали, что смартфоны способны определять уровни насыщения крови кислородом в диапазоне, сопоставимом с автономными клипами. Методика предполагает, что участники помещают палец на камеру и вспышку смартфона.
Чтобы собрать данные для обучения и тестирования алгоритма, исследователи попросили каждого участника надеть стандартный пульсоксиметр на один палец, а затем поместить другой палец на той же руке поверх камеры и вспышки смартфона. У каждого участника была такая же настройка на обеих руках одновременно.
“Камера записывает видео: каждый раз, когда бьется ваше сердце, свежая кровь течет через ту часть, которая освещается вспышкой, – сказал старший автор исследования Эдвард Ванг. – Камера фиксирует, насколько сильно кровь поглощает свет от вспышки в каждом из трех цветовых каналов, которые она измеряет: красный, зеленый и синий. Затем мы можем ввести эти измерения интенсивности в нашу модель глубокого обучения”.
Каждый участник вдыхал контролируемую смесь кислорода и азота, чтобы постепенно снизить уровень кислорода. Процесс занял около 15 минут. Для всех шести участников команда получила более 10 000 показаний уровня кислорода в крови от 61% до 100%.
По словам исследователей, это хороший первый шаг к разработке биомедицинских устройств, которым помогает машинное обучение. Команда надеется продолжить это исследование, протестировав алгоритм на большем количестве людей.