Новое исследование показывает, что анемию можно обнаружить с помощью камеры смартфона. Исследователи разработали алгоритм, который предсказывает анемию с точностью более 70%. Исследование, опубликованное в научном журнале PLOS ONE, показало, что использование изображения внутреннего нижнего века человека на смартфоне может прогнозировать анемию примерно на 72%.
Актуальность вопроса
Около 25% населения земного шара имеют анемию. Усталость, головокружение, головные боли, одышка и трудности с концентрацией внимания являются одними из распространенных симптомов этого состояния, которые связаны с низким уровнем гемоглобина в крови. Тяжелая анемия зачастую возникает в результате неправильного питания, паразитарных инфекций или сопутствующих заболеваний. Это значительный фактор риска смертности и заболеваемости, особенно в уязвимых группах, к которым относятся дети, пожилые люди и лица с хроническими заболеваниями.
Поскольку медицинские работники обычно диагностируют анемию с помощью клинического анализа крови с использованием лабораторного оборудования, в сельских районах, где люди не имеют доступ к медицинской помощи, наблюдается высокая распространенность анемии. По мнению авторов исследования, существует необходимость в недорогом, доступном и неинвазивном средстве, которое способно выявлять анемию.
Материалы и методы исследования
Ученые провели двухэтапное исследование, чтобы оценить возможность использования камеры смартфона для выявления анемии. Первый этап включал в себя съемку внутреннего нижнего века 142 пациентов в отделении неотложной помощи с помощью смартфона. Исследователи выбрали внутреннее нижнее веко, называемое конъюнктивой глазного яблока, поскольку оно обладает следующими особенностями:
- Оно легкодоступно 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 существенного влияния на приток крови в эту область.
Увеличив масштаб небольшой области на фотографии, исследователи смогли разработать алгоритм, который максимизирует цветовое разрешение и прогностическую модель, сравнивающую кожу и белки глаз с уровнем гемоглобина.
Второй этап включал тестирование алгоритма на изображениях смартфонов 202 пациентов в отделении неотложной помощи.
Результаты научной работы
Результаты показали, что модель была на 72,6% точной в прогнозировании анемии. Его точность в прогнозировании тяжелой анемии была выше и составляла от 86% до 94,4%.
Ведущий автор исследования доктор Селим Сунер (Selim Suner) из Университета Брауна (Brown University) объяснил, что после постановки диагноза анемии людям просто нужны добавки с железом, которые дешевы и их легко принимать.
«Поставить диагноз — самая трудная часть», — сказал Санер.
Гириш Надкарни (Girish Nadkarni) прокомментировал: «Использование смартфона для скрининга на анемию полезно и избавляет от необходимости брать кровь, что экономит время и усилия».
Сильные и слабые стороны исследования
Результаты исследования показали, что фотосъемка со вспышкой не была необходима для получения приемлемых изображений для выявления анемии.
Кроме того, авторы исследования заявляют: «Необработанные изображения предоставляют данные непосредственно с датчика камеры без типичной обработки и сжатия, которые происходят с обычными форматами».
Потенциальные ограничения, которые отметили исследователи, включали переменное качество изображения. Однако это могло быть связано с тем, что человек отводил веко во время записи изображения. Кроме того, освещение не было стандартизировано, и неизвестно, сыграли ли различные уровни яркости роль в качестве изображения.
В 2019 году 36% населения мира пользовались смартфонами. Тенденции показывают, что, хотя состоятельные люди чаще владеют смартфонами, использование этих устройств в более низких социально-экономических регионах неуклонно растет во всем мире.
«Эти результаты заложили основу для разработки приложения в смартфоне, которое может не только получать изображение, но и анализировать элементы изображения для прогнозирования концентрации гемоглобина в режиме реального времени», — заявляют авторы исследования. «Это особенно привлекательная возможность для развивающихся стран, которые имеют плохо распределенные медицинские системы, но хорошо взаимосвязаны с установленными телекоммуникационными сетями».
Будущие разработки будут сосредоточены на разработке пользовательского интерфейса, который позволит простым пользователям сделать подходящую фотографию — такую, в которой оптимизированы освещение, фокус и область интереса. Авторы исследования также отмечают, что необходимы инструменты визуализации и дальнейшие разработки алгоритмов, подтвержденные с помощью прогнозирования модели.
По словам доктора Сунера, это исследование показывает, что прогнозирование анемии с помощью смартфона является жизнеспособной концепцией. Этот проект и последующие проекты могут оказать положительное влияние на большие группы населения, способствуя укреплению здоровья во всем мире.
Авторы другого исследования заявили, что коинфекции ВИЧ и малярии могут спровоцировать анемию у беременных.
