Uno studio rivela che gli smartphone possono essere accurati quanto i pulsossimetri nella lettura del sangue

21 agosto 2023 | Patologia digitale, Strumenti e attrezzature da laboratorio, Notizie di laboratorio, Patologia di laboratorio, Risorse di laboratorio, Test di laboratorio, Medicina di precisione

La tecnologia potrebbe consentire ai pazienti di monitorare i propri livelli di ossigeno e trasmettere tali dati agli operatori sanitari, compresi i laboratori clinici

I laboratori clinici potrebbero presto avere un nuovo punto dati da aggiungere al loro sistema informativo di laboratorio (LIS) affinché i medici possano esaminarlo. I ricercatori hanno stabilito che gli smartphone possono leggere i livelli di ossigeno nel sangue con la stessa precisione dei pulsossimetri appositamente costruiti.

Condotto da ricercatori dell’Università di Washington (UW) e dell’Università della California San Diego (UC San Diego), lo studio dimostrativo ha rilevato che la fotocamera di uno smartphone non modificata, un flash e un’app sono “in grado di rilevare la saturazione di ossigeno nel sangue”. livelli fino al 70%. Questo è il valore più basso che i pulsossimetri dovrebbero essere in grado di misurare, come raccomandato dalla Food and Drug Administration statunitense”, secondo Digital Health News.

Ciò potrebbe significare che i pazienti a rischio di ipossiemia, o che soffrono di una malattia respiratoria come COVID-19, potrebbero eventualmente aggiungere letture accurate della saturazione di ossigeno nel sangue (SpO2) ai risultati dei test di laboratorio in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo.

I ricercatori hanno pubblicato i loro risultati sulla rivista NPJ Digital Medicine dal titolo “Smartphone Camera Oximetry in an Induced Hypoxemia Study”.

“In un mondo ideale, queste informazioni potrebbero essere trasmesse senza problemi allo studio di un medico. Ciò sarebbe davvero utile per gli appuntamenti di telemedicina o per gli infermieri di triage in grado di determinare rapidamente se i pazienti devono andare al pronto soccorso o se possono continuare a riposare a casa e fissare un appuntamento con il proprio medico di base in seguito", Matthew Thompson , ha dichiarato a Digital Health News DPhil, professore di salute globale e medicina di famiglia presso l'Università di Washington. I laboratori clinici potrebbero presto disporre di un nuovo punto dati per i loro sistemi informativi di laboratorio. (Copyright della foto. Università di Washington.)

Dettagli sullo studio UW/UC di San Diego

I ricercatori hanno studiato tre uomini e tre donne, di età compresa tra 20 e 34 anni. Erano tutti caucasici tranne un afroamericano, ha riferito Digital Health News. Per condurre lo studio, un pulsossimetro standard è stato posizionato su un dito e, sulla stessa mano, un'altra dita del partecipante è stata posizionata sulla fotocamera di uno smartphone.

“Abbiamo eseguito la prima validazione dello sviluppo clinico su un sistema di rilevamento SpO2 basato su fotocamera per smartphone utilizzando un protocollo di frazione variata di ossigeno inspirato (FiO2), creando un set di dati di validazione clinicamente rilevante per metodi PPG [fotopletismografia] a contatto basati esclusivamente su smartphone su una gamma più ampia dei valori SpO2 (70–100%) rispetto agli studi precedenti (85–100%). Abbiamo costruito un modello di deep learning utilizzando questi dati per dimostrare un MAE [errore assoluto medio] complessivo = 5,00% SpO2 identificando al contempo casi positivi di SpO2 basso <90% con una sensibilità dell’81% e una specificità del 79%”, hanno scritto i ricercatori in NPJ Digital Medicine. .

Quando il flash della fotocamera dello smartphone passa la luce attraverso il dito, “un algoritmo di apprendimento profondo decifra i livelli di ossigeno nel sangue”. I partecipanti stavano anche respirando “una miscela controllata di ossigeno e azoto per ridurre lentamente i livelli di ossigeno”, ha riferito Digital Health News.

"La fotocamera sta registrando un video: ogni volta che il tuo cuore batte, sangue fresco scorre attraverso la parte illuminata dal flash", ha detto Edward Wang, PhD, assistente professore di ingegneria elettrica e informatica alla UC San Diego e autore senior del progetto Notizie sulla salute digitale. Wang ha iniziato questo progetto come studente di dottorato dell'UW che studiava ingegneria elettrica e informatica e ora dirige il DigiHealth Lab dell'UC San Diego.

“La fotocamera registra quanto quel sangue assorbe la luce del flash in ciascuno dei tre canali di colore che misura: rosso, verde e blu. Quindi possiamo inserire queste misurazioni dell’intensità nel nostro modello di deep learning”, ha aggiunto.