Studie zeigt, dass Smartphones beim Ablesen von Blut genauso genau sein können wie Pulsoximeter

21. August 2023 | Digitale Pathologie, Laborinstrumente und Laborausrüstung, Labornachrichten, Laborpathologie, Laborressourcen, Labortests, Präzisionsmedizin

Die Technologie könnte es Patienten ermöglichen, ihren eigenen Sauerstoffgehalt zu überwachen und diese Daten an Gesundheitsdienstleister, einschließlich klinischer Labore, zu übermitteln

Klinische Labore verfügen möglicherweise bald über einen neuen Datenpunkt, den sie zu ihrem Laborinformationssystem (LIS) hinzufügen können, damit Ärzte ihn überprüfen können. Forscher haben herausgefunden, dass Smartphones den Blutsauerstoffspiegel genauso genau messen können wie speziell entwickelte Pulsoximeter.

Die von Forschern der University of Washington (UW) und der University of California San Diego (UC San Diego) durchgeführte Proof-of-Concept-Studie ergab, dass eine unveränderte Smartphone-Kamera und ein unveränderter Blitz zusammen mit einer App „in der Lage sind, die Sauerstoffsättigung des Blutes zu erkennen“. Werte bis auf 70 % gesenkt. Dies ist der niedrigste Wert, den Pulsoximeter messen können sollten, wie von der US-amerikanischen Food and Drug Administration empfohlen“, so Digital Health News.

Dies könnte bedeuten, dass Patienten, bei denen das Risiko einer Hypoxämie besteht oder die an einer Atemwegserkrankung wie COVID-19 leiden, schließlich jederzeit und von jedem Ort aus genaue Blutsauerstoffsättigungswerte (SpO2) zu ihren Labortestergebnissen hinzufügen könnten.

Die Forscher veröffentlichten ihre Ergebnisse in der Fachzeitschrift NPJ Digital Medicine mit dem Titel „Smartphone Camera Oximetry in an Induced Hypoxemia Study“.

„Im Idealfall könnten diese Informationen nahtlos an eine Arztpraxis übermittelt werden. Dies wäre für telemedizinische Termine oder für Triage-Krankenschwestern von großem Vorteil, da sie schnell feststellen könnten, ob Patienten in die Notaufnahme müssen oder ob sie sich weiterhin zu Hause ausruhen und später einen Termin mit ihrem Hausarzt vereinbaren können“, sagte Matthew Thompson , sagte DPhil, Professor für globale Gesundheit und Familienmedizin an der University of Washington, gegenüber Digital Health News. Klinische Labore könnten bald über einen neuen Datenpunkt für ihre Laborinformationssysteme verfügen. (Foto-Copyright. University of Washington.)

Details zur UW/UC San Diego-Studie

Die Forscher untersuchten drei Männer und drei Frauen im Alter von 20 bis 34 Jahren. Bis auf einen Afroamerikaner waren alle Kaukasier, berichtete Digital Health News. Um die Studie durchzuführen, wurde ein Standard-Pulsoximeter an einem Finger angebracht und an derselben Hand wurde ein anderer Finger des Teilnehmers über eine Smartphone-Kamera gelegt.

„Wir haben die erste klinische Entwicklungsvalidierung an einem auf einer Smartphone-Kamera basierenden SpO2-Erkennungssystem unter Verwendung eines FiO2-Protokolls (Variable Fraction of Inspired Oxygen) durchgeführt und so einen klinisch relevanten Validierungsdatensatz für ausschließlich Smartphone-basierte Kontakt-PPG-Methoden (Photoplethysmographie) in einem größeren Bereich erstellt.“ der SpO2-Werte (70–100 %) als in früheren Studien (85–100 %). „Wir haben mithilfe dieser Daten ein Deep-Learning-Modell erstellt, um einen Gesamt-MAE [mittlerer absoluter Fehler] = 5,00 % SpO2 zu demonstrieren und gleichzeitig positive Fälle mit niedrigem SpO2 < 90 % mit 81 % Sensitivität und 79 % Spezifität zu identifizieren“, schreiben die Forscher in NPJ Digital Medicine .

Wenn der Blitz der Smartphone-Kamera Licht durch den Finger schickt, „entschlüsselt ein Deep-Learning-Algorithmus den Blutsauerstoffgehalt“. Die Teilnehmer atmeten außerdem „eine kontrollierte Mischung aus Sauerstoff und Stickstoff ein, um den Sauerstoffgehalt langsam zu senken“, berichtete Digital Health News.

„Die Kamera zeichnet ein Video auf: Jedes Mal, wenn Ihr Herz schlägt, fließt frisches Blut durch den vom Blitz beleuchteten Teil“, sagte Edward Wang, PhD, Assistenzprofessor für Elektrotechnik und Informationstechnik an der UC San Diego und leitender Autor des Projekts Digitale Gesundheitsnachrichten. Wang startete dieses Projekt als Doktorand an der UW, der Elektro- und Computertechnik studierte, und leitet heute das DigiHealth Lab der UC San Diego.

„Die Kamera zeichnet auf, wie stark das Blut das Licht des Blitzes in jedem der drei gemessenen Farbkanäle absorbiert: Rot, Grün und Blau. Dann können wir diese Intensitätsmessungen in unser Deep-Learning-Modell einspeisen“, fügte er hinzu.

Der Deep-Learning-Algorithmus „hat den Sauerstoffgehalt im Blut ermittelt. Der Rest der Daten wurde verwendet, um die Methode zu validieren und sie dann zu testen, um zu sehen, wie gut sie bei neuen Probanden funktioniert“, berichtete Digital Health News.

„Smartphone-Licht kann von all diesen anderen Komponenten in Ihrem Finger gestreut werden, was bedeutet, dass die Daten, die wir betrachten, viel Rauschen enthalten“, sagte Varun Viswanath, Co-Hauptautor der Studie, gegenüber Digital Health News. Viswanath ist ein UW-Alumnus, der jetzt Doktorand ist und von Wang an der UC San Diego betreut wird.

„Deep Learning ist hier eine wirklich hilfreiche Technik, weil es diese wirklich komplexen und nuancierten Merkmale erkennen kann und Ihnen hilft, Muster zu finden, die Sie sonst nicht erkennen könnten“, fügte er hinzu.

Jede Testrunde dauerte etwa 15 Minuten. Insgesamt sammelten die Forscher mehr als 10.000 Blutsauerstoffwerte. Die Werte lagen zwischen 61 % und 100 %.

„Das Smartphone hat in 80 % der Fälle korrekt vorhergesagt, ob die Person einen niedrigen Sauerstoffgehalt im Blut hatte“, berichtete Digital Health News.

Smartphones sammeln Daten präzise

Die Studie der UW/UC San Diego ist die erste, die solch präzise Ergebnisse mit einem Smartphone zeigt.

„Andere Smartphone-Apps, die dies tun, wurden entwickelt, indem man Menschen dazu aufforderte, den Atem anzuhalten. Aber die Menschen fühlen sich sehr unwohl und müssen nach etwa einer Minute atmen, und das, bevor ihr Blutsauerstoffspiegel weit genug gesunken ist, um das gesamte Spektrum klinisch relevanter Daten darzustellen“, sagte Jason Hoffman, ein Doktorand am UbiComp der UW Labor und Co-Hauptautor der Studie.

Die Möglichkeit, ganze 15 Minuten an Daten zu verfolgen, ist ein Paradebeispiel für eine Verbesserung. „Unsere Daten zeigen, dass Smartphones genau im kritischen Schwellenwertbereich gut funktionieren könnten“, fügte Hoffman hinzu.

„Smartphone-basierte SpO2-Monitore, insbesondere solche, die nur auf integrierter Hardware ohne Modifikationen basieren, bieten eine Möglichkeit, Atemwegserkrankungen in Kontexten zu erkennen und zu überwachen, in denen Pulsoximeter weniger verfügbar sind“, schreiben die Forscher.

„Auf diese Weise könnten Sie mehrere Messungen mit Ihrem eigenen Gerät durchführen, entweder kostenlos oder zu geringen Kosten“, sagte Matthew Thompson, DPhil, Professor für globale Gesundheit und Familienmedizin an der University of Washington, gegenüber Digital Health News. Thompson ist Professor für Familienmedizin und globale Gesundheit sowie außerordentlicher Professor für Pädiatrie an der UW School of Medicine.

Was kommt als nächstes

Das Forschungsteam der UW/UC San Diego plant, seine Forschung fortzusetzen und mehr Vielfalt unter den Fächern zu sammeln.

„Es ist so wichtig, eine solche Studie durchzuführen“, sagte Wang. „Herkömmliche medizinische Geräte durchlaufen strenge Tests. Aber die Informatikforschung fängt gerade erst an, maschinelles Lernen für die Entwicklung biomedizinischer Geräte einzusetzen, und wir alle lernen noch. Indem wir uns selbst zu Strenge zwingen, zwingen wir uns selbst zu lernen, wie man die Dinge richtig macht.“

Obwohl keine aktuelle klinische Laboranwendung aussteht, nimmt die Nutzung von Smartphones zur Erfassung biometrischer Daten für Tests zu. Bald benötigen Labore möglicherweise eine Möglichkeit, all diese Daten in ihre Laborinformationssysteme einzugeben. Es ist etwas, das man bedenken sollte.

—Kristin Althea O'Connor

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