Анемия зафиксирована у примерно 25% мирового населения. Усталость, головокружение, головные боли, одышка и трудности с концентрацией внимания относятся к числу общих симптомов этого заболевания, которое связано с низкой концентрацией гемоглобина в крови.
Тяжелая анемия часто возникает в результате недоедания, паразитарных инфекций или основных заболеваний. Это значительный фактор риска смерти и заболеваемости, особенно в уязвимых группы, к которым относятся дети, пожилые люди и люди с хроническими заболеваниями.
Недавнее исследование, опубликованное в журнале PLOS ONE показывает, что использование снимка внутреннего нижнего века человека с помощью смартфона для прогнозирования анемии дает около 72% точности.
Поскольку медицинские работники обычно диагностируют анемию с помощью общего анализа крови с использованием чувствительного лабораторного оборудования, в местности, где люди не имеют надлежащего доступа к медицинской помощи , наблюдается непропорционально высокое распространение анемии.
По мнению авторов исследования, существует потребность в недорогом, доступном и неинвазивном медицинском инструменте, способном выявлять анемию. Идеальный инструмент мог бы использовать уже существующие, широко доступные технологии.
Камеры смартфонов как детекторы
Исследователи провели двухэтапное исследование, чтобы оценить возможность использования камеры смартфона для выявления анемии. На первом этапе были сделаны снимки внутренних нижних век 142 пациентов в отделении неотложной помощи с помощью смартфона.
Исследователи выбрали внутреннее нижнее веко, называемое конъюнктивой глазного яблока, потому что оно имеет следующие уникальные особенности:
- Легко доступно для фотографирования.
- Между кровеносными сосудами и поверхностью конъюнктивы нет конкурирующих цветов.
- Расстояние между поверхностью и кровеносными сосудами очень мало.
- Температура и другие факторы окружающей среды не оказывают значительного влияния на кровоток в этой области.
Увеличивая небольшую область на каждой фотографии, исследователи смогли разработать алгоритм, который максимизирует цветовое разрешение, и прогностическую модель, сравнивающую кожу и белки глаз с уровнями гемоглобина.
Второй этап включал тестирование алгоритма на изображениях 202 разных пациентов отделения неотложной помощи на смартфонах. Полученные данные показали, что точность модели в прогнозировании анемии составила 72,6%. Однако точность в прогнозировании тяжелой анемии, которая потребовала бы переливания крови, была выше — от 86% до 94,4%.
Ведущий автор исследования доктор Селим Сунер из Университета Брауна и больницы Род-Айленда объяснил, что после диагностики анемии людям просто необходимы добавки железа, которые дешевы и легко принимаются. «Поставить диагноз — сложная часть», — сказал Сунер.
С этим согласен доктор Гириш Надкарни , клинический директор Института цифрового здравоохранения им. Хассо Платтнера в системе здравоохранения Mount Sinai. Он прокомментировал: «Использование смартфона для скрининга на анемию выгодно из-за децентрализованного характера скрининга, позволяющего избежать необходимости брать кровь, а также экономии времени и усилий».
Сильные и слабые стороны исследования
Результаты исследования показали, что фотографирование со вспышкой не обязательно для получения приемлемых изображений для обнаружения анемии. Кроме того, авторы пишут: «Изображения RAW предоставляют данные непосредственно с датчика камеры без типичной обработки и сжатия, которые происходят с распространенными форматами, такими как JPEG».
Потенциальные ограничения, которые отметили исследователи, включали переменное качество изображения. Однако это могло произойти из-за того, что человек закрыл веко во время записи изображения. Кроме того, освещение не было стандартизировано, и неизвестно, влияли ли различные уровни яркости на качество изображения.
Будущее медицинских приложений для смартфонов
В 2019 году смартфонами пользовались 36% населения мира. Тенденции показывают, что, хотя у обеспеченных людей больше шансов владеть смартфонами, использование этих устройств в регионах с более низким социально-экономическим положением неуклонно растет во всем мире.
«Эти результаты закладывают основу для разработки приложения для смартфона, которое может не только получать изображение, но и анализировать элементы изображения для прогнозирования концентрации гемоглобина в реальном времени», — говорят авторы.
«Это особенно привлекательная возможность для развивающихся стран, которые могут иметь редкие, рудиментарные и плохо распределенные медицинские системы, но хорошо связаны между собой установленными телекоммуникационными сетями».
Дальнейшие разработки будут сосредоточены на дизайне пользовательского интерфейса, который позволит непрофессионалам сделать подходящую фотографию — такую, в которой оптимизированы освещение, фокус и область интереса. Авторы также отмечают, что необходимы инструменты построения изображений и дальнейшие разработки алгоритмов, проверенные с помощью прогнозирования модели.
По словам доктора Сунера, это исследование показывает, что прогнозирование анемии с помощью смартфона — жизнеспособная концепция. Этот и последующие проекты могут оказать положительное влияние на большие группы населения, способствуя укреплению здоровья во всем мире.
Пожалуйста поддержите наш проект, чтобы мы могли публиковать еще больше интересных статей. Подпишитесь на ежемесячное пожертвование: https://www.foryoulive.ru/howhelp/