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Resumo A hipoxemia, uma condição médica que ocorre quando o sangue não transporta oxigênio o suficiente para abastecer adequadamente os tecidos, é um indicador principal de complicações perigosas de doenças respiratórias como asma, EPOC e COVID-19. Embora os oxímetros de pulso especialmente desenhados possam proporcionar leituras precisas de saturação de oxigênio no sangue (SpO2) que permitam o diagnóstico de hipoxemia, habilitar esta capacidade nas câmeras dos smartphones sem modificar através de uma atualização de software poderia fornecer a mais pessoas acesso à informação importante sobre sua saúde. Com este objetivo, Hoffman e colaboradores (2022) realizaram a primeira validação de desenvolvimento clínico em um sistema de detecção de SpO2 baseado em uma câmera de smartphone utilizando um protocolo de fração variada de oxigênio inspirado (FiO2), criando um conjunto de dados de validação clinicamente relevante para métodos de PPG de contato baseados unicamente em smartphones em uma faixa mais ampla de valores de SpO2 (70-100%) que estudos prévios (85-100%). Os autores construíram um modelo de aprendizagem profundo usando estes dados para demonstrar um MAE geral = 5.00% SpO2 enquanto identificaram casos positivos de baixa SpO2 < 90% com 81% de sensibilidade e 79% de especificidade. Também proporcionamos os dados em formato de código aberto, para que outros possam desenvolver este trabalho. |
Imagem: Num estudo de prova de princípio, investigadores da Universidade de Washington e da Universidade da Califórnia, em San Diego, mostraram que os smartphones são capazes de detectar níveis de saturação de oxigénio no sangue de até 70%. A técnica envolve os participantes colocando o dedo sobre a câmera e o flash de um smartphone, que usa um algoritmo de aprendizado profundo para decifrar os níveis de oxigênio no sangue a partir dos padrões de fluxo sanguíneo no vídeo resultante.
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Quando inalamos, nossos pulmões se enchem de oxigênio, que se distribui aos nossos glóbulos vermelhos para seu transporte por todo o corpo. Nossos corpos necessitam de muito oxigênio para funcionar, e as pessoas saudáveis possuem ao menos 95% de saturação de oxigênio.
Condições como asma ou COVID-19 dificultam que os corpos absorvam o oxigênio dos pulmões. Isto conduz a porcentagens de saturação de oxigênio que caem para 90% ou menos, uma indicação de que se necessita de atendimento médico.
Na prática clínica, os médicos controlam a saturação de oxigênio com oxímetros de pulso, aqueles clipes que são colocados na ponta do dedo ou na orelha. Mas monitorar a saturação de oxigênio em casa várias vezes ao dia pode ajudar os pacientes a controlarem os sintomas da COVID, por exemplo.
Em um estudo de prova de princípio, investigadores da Universidade de Washington e a Universidade da California em San Diego demonstraram que os smartphones são capazes de detectar níveis de saturação de oxigênio no sangue até 70%. Este é o valor mais baixo que os oxímetros de pulso deveriam poder medir, segundo o recomendado pela Administração de Drogas e Alimentos dos EUA.
A técnica consiste em que os participantes coloquem o dedo sobre a câmera e o flash de um smartphone, que utiliza um algoritmo de aprendizagem profunda para decifrar os níveis de oxigênio no sangue. Quando a equipe deu uma mistura controlada de nitrogênio e oxigênio a seis indivíduos para reduzir artificialmente os níveis de oxigênio no sangue, o smartphone predisse corretamente se o indivíduo teria níveis baixos de oxigênio no sangue em 80% das vezes.
“Outras aplicações para smartphones inteligentes que fazem isso foram desenvolvidos perguntando-lhes a pessoas que contiveram a respiração. Mas as pessoas ficam muito desconfortáveis e precisam respirar depois de um minuto ou mais, e isso antes de seus níveis de oxigênio no sangue terem caído o suficiente para representar toda a gama de dados clinicamente relevantes", disse o coautor sênior Jason Hoffman, estudante de doutorado da UW em à Escola Paul G. Allen de Ciência da Computação e Engenharia. ”Com nosso teste, podemos coletar 15 minutos de dados de cada sujeito. “Nossos dados demonstraram que os smartphones podem ter um bom desempenho na faixa crítica”.
Outro benefício de medir os níveis de oxigênio no sangue em um smartphone é que quase todo mundo possui um aparelho.
“Desta forma, você poderia fazer múltiplas medições com seu próprio dispositivo, sem custo ou com baixo custo”, disse o coautor Dr. Matthew Thompson, professor de medicina familiar na Faculdade de Medicina da UW. “Em um mundo ideal, essas informações poderiam ser transmitidas sem problemas para um consultório médico. Isso seria realmente benéfico para consultas de telemedicina ou para enfermeiras de triagem determinarem rapidamente se os pacientes precisam ir ao pronto-socorro ou se podem continuar em casa.”
A equipe recrutou a seis participantes com idades compreendidas entre os 20 e os 34 anos, que foram divididos igualmente entre os gêneros. Um participante se identificou como afro-americano, enquanto o resto se identificou com caucasiano.
Para recompilar os dados para entregar e provar o algoritmo, os investigadores fizeram com que cada participante usasse um oxímetro de pulso padrão em um dedo e depois colocasse outro dedo da mesma mão sobre a câmera e o flash de um smartphone. Cada participante teve esta mesma configuração em ambas as mãos simultaneamente.
"A câmera está gravando um vídeo: cada vez que seu coração bate, sangue fresco flui pela parte iluminada pelo flash", disse o autor principal Edward Wang, que iniciou este projeto como estudante de doutorado em engenharia elétrica e de computação na UW e agora está professor assistente no Laboratório de Design da UC San Diego e no Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação.
“A câmera registrou quanto sangue absorve a luz do flash em cada um dos três canais de cores que mede: vermelho, verde e azul”, disse Wang, que também dirige o Laboratório DigiHealth da UC San Diego. “Então poderemos alimentar essas medidas de intensidade em nosso modelo de aprendizagem profunda.”
Cada participante respirou uma mescla controlada de oxigênio e nitrogênio para reduzir lentamente os níveis de oxigênio. O processo durou 15 minutos. Para os seis participantes, a equipe obteve mais de 10.000 leituras de níveis de oxigênio no sangue entre 61% e 100%.
Os investigadores utilizaram dados de quatro dos participantes para treinar um algoritmo de aprendizagem profunda para extrair os níveis de oxigênio do sangue. O resto dos dados foram usados para validas o método e logo prová-los.
“A luz do smartphone pode ser espalhada por todos esses outros componentes do seu dedo, o que significa que há muito ruído nos dados que estamos vendo”, disse o coautor Varun Viswanath, ex-aluno da UW que agora é estudante. em PhD orientado por Wang na UC San Diego. "O aprendizado profundo é uma técnica realmente útil aqui porque você pode ver esses recursos realmente complexos e cheios de nuances e ajuda a encontrar padrões que de outra forma não seria capaz de ver." A equipe espera continuar esta pesquisa testando o algoritmo em mais pessoas.
“Um de nossos participantes tinha calos grossos nos dedos, o que dificultou ao nosso algoritmo determinar com precisão os níveis de oxigênio no sangue”, disse Hoffman. “Se expandirmos este estudo para mais indivíduos, provavelmente veríamos mais pessoas com calosidades e mais pessoas com tons de pele diferentes. Portanto, poderíamos potencialmente ter um algoritmo com complexidade suficiente para poder modelar melhor todas essas diferenças”. Mas, disseram os pesquisadores, este é um bom primeiro passo para o desenvolvimento de dispositivos biomédicos auxiliados por aprendizado de máquina.
"É muito importante fazer um estudo como este, "disse Wang." Os dispositivos médicos tradicionais passam por testes rigorosos. Mas a pesquisa em ciência da computação está apenas começando a usar o aprendizado de máquina para o desenvolvimento de dispositivos biomédicos e ainda estamos todos aprendendo. " Ao forçar para sermos rigorosos, nos forçamos a aprender a fazer as coisas bem."