ABD’li araştırmacılardan oluşan bir ekip, akıllı telefonların kandaki oksijen doygunluk seviyelerini %70’e kadar tespit edebildiğini buldu – bu, bir nabız oksimetresinin ölçebileceği en düşük değer.
İlke kanıtı araştırması Washington Üniversitesi (UW) ve Kaliforniya Üniversitesi San Diego Araştırmacılar, katılımcıların kandaki oksijen seviyelerini deşifre etmek için derin bir öğrenme algoritması kullanan bir akıllı telefonun flaşı ve kamerasının üzerine parmaklarını yerleştirdiler.
Ekip, kandaki oksijen seviyelerini yapay olarak düşürmek için altı deneğe kontrollü bir nitrojen ve oksijen karışımı verdiğinde, akıllı telefon, deneğin kandaki oksijen seviyesinin yüzde 80 oranında düşük olup olmadığını doğru bir şekilde tahmin etti.
“Bunu yapan diğer akıllı telefon uygulamaları, insanlardan nefeslerini tutmaları istenerek geliştirildi. Ancak insanlar çok rahatsız oluyor ve bir dakika kadar sonra nefes almak zorunda kalıyorlar ve bu, kan-oksijen seviyeleri tüm aralığı temsil edecek kadar düşmeden önceydi. klinik olarak ilgili verilerin,” dedi yardımcı baş yazar Jason Hoffman Washington Üniversitesi’nden.
Hoffman, npj’de yayınlanan çalışmada, “Testimiz ile her bir konudan 15 dakikalık veri toplayabiliyoruz. Verilerimiz akıllı telefonların kritik eşik aralığında iyi çalışabileceğini gösteriyor” dedi. Dijital Tıp.
Ayrıca Oku
Bir akıllı telefonda kandaki oksijen seviyelerini ölçmenin bir başka yararı da, hemen hemen herkesin bir tanesine sahip olmasıdır.
Ortak yazar Dr. Matthew Thompsonaile hekimliği profesörü UW Tıp Fakültesi.
Bu, teletıp randevularının, hastaların acil servise gitmesi gerekip gerekmediğini veya evde dinlenmeye devam edip etmeyeceklerini ve daha sonra birinci basamak sağlayıcılarından randevu alıp alamayacaklarını hızlı bir şekilde belirleyebilmeleri için gerçekten faydalı olacaktır.
Algoritmayı eğitmek ve test etmek için veri toplamak için, araştırmacılar her katılımcının bir parmağa standart bir nabız oksimetresi takmasını ve ardından aynı ele başka bir parmağı bir akıllı telefonun kamerası ve flaşı üzerine yerleştirmesini sağladı.
Araştırmacılar, kan oksijen seviyelerini çıkarmak için derin bir öğrenme algoritması eğitmek için katılımcılardan gelen verileri kullandılar. Verilerin geri kalanı, yöntemi doğrulamak ve ardından yeni deneklerde ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için test etmek için kullanıldı.
UC San Diego’da yardımcı doçent olan kıdemli yazar Edward Wang, “Kamera, ölçtüğü üç renk kanalının her birinde flaştan gelen ışığı ne kadar emdiğini kaydeder: kırmızı, yeşil ve mavi” dedi.
Ekip, algoritmayı daha fazla insan üzerinde test ederek bu araştırmaya devam etmeyi umuyor.
FacebookheyecanLinkedin
