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手机摄像头检测糖尿病是如何做到超八成准确率的?

2020-08-20
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摘要 该系统基于利用光电容积描记(PPG),它利用光电传感器,检测经过人体血液和组织吸收后的反射光强度的不同,描记出血管容积在心动周期内的变化,从得到的脉搏波形中计算出心率。

  一般来说,你会用手机的摄像头做什么?拍照、录视频或者是进行进行AI识别。但是你知道吗?手机摄像头还能检测糖尿病,并且准确率达到了80%以上。据悉,美国加州大学旧金山分校发表在《自然-医学》上的一项新研究,展示了一种通过智能手机摄像头诊断2型糖尿病的方法,准确率超80%。

  要知道,糖尿病初期并没有什么症状,因此很容易让人们忽视。此外,到目前为止,还缺乏检测糖尿病的无创且可扩展的工具,因此科学家决定开展这项研究。而该系统基于利用光电容积描记(PPG),它利用光电传感器,检测经过人体血液和组织吸收后的反射光强度的不同,描记出血管容积在心动周期内的变化,从得到的脉搏波形中计算出心率。

  在智能手机摄像头出现的的时候,科学家就意识到通过其能够捕捉到PPG的测量值。研究人员猜测利用智能手机摄像头捕捉到的PPG数据,能够检测到糖尿病引起的血管损伤。并且,首先过深度神经网络检测了53870名糖尿病患者的260万份PPG记录,并以此开发了一种深度学习算法,并验证了其是否能够有效地识别糖尿病患者和健康受试者。在开发出算法后,研究人员测试了通过智能手机的PPG数据检测出糖尿病的能力,这些数据是通过手机的闪光灯和摄像头收集的。

  最终发现该系统在受试者中准确地检测到大约80%糖尿病患者。当该算法与其他基本患者数据相结合,其预测潜力得到了进一步提高。

  最后,在这个智能手机普及的年代,用它来检测糖尿病将会有效降低患病风险。目前,研究人员正在将该算法转换为应用程序,下一步将测试这一全新的数字工具如何更好的纳入糖尿病筛查实践中。

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