Consultațiile medicale, prin intermediul telemedicinei, au crescut dramatic de la începutul pandemiei. Doar în SUA, telemedicina a prezentat o creștere de 4000%. Totuși, există unele limitări în ceea ce privește capacitatea medicilor în timpul acestor întâlniri virtuale. Aceștia nu pot verifica semnele vitale ale pacienților prin intermediul telefonului.
Cu toate acestea, noile tehnologii în curs de dezvoltare ar putea schimba acest lucru, prin dotarea telefoanelor cu un software de încredere care poate identifica și interpreta date medicale cheie ale unei persoane. În luna aprilie 2021, în cadrul unei conferințe organizate de către Asociația pentru Mașini de Calcul, cercetătorii au prezentat o serie de sisteme de învățare automată care pot genera un model personalizat pentru măsurarea ritmului cardiac și respirator pe baza unui scurt videoclip filmat cu un smartphone.
Cu ajutorul unui videoclip de 18 secunde, în care se pot observa capul și umerii unei persoane, algoritmul poate determina ritmul cardiac sau pulsul, pe baza modificărilor intensității luminii reflectate de pe piele. Rata respiratorie este determinată prin analiza mișcării ritmice a capului, a umerilor și a pieptului.
Daniel McDuff, cercetător principal în cadrul companiei Microsoft Research, și Xin Liu, doctorand în cadrul Universității din Washington, au dezvoltat acest sistem. „În prezent, cu excepția unei minorități foarte mici de pacienți, care dețin dispozitive medicale, precum pulsoximetre, utilizate pentru detectarea ritmului cardiac și a nivelului de oxigen din sânge, sau tensiometre, utilizate pentru măsurarea tensiunii arteriale, la domiciliu, nu există nicio modalitate prin care se pot colecta date medicale”, a declarat McDuff .
Majoritatea oamenilor nu dețin aceste dispozitive, astfel încât pentru marea majoritate a programărilor virtuale, pacienții trebuie să aranjeze întâlniri separate, în persoană, pentru a obține aceste măsurători. „Este de două ori mai ineficient. Este nevoie de o perioadă de timp dublă față de o vizită tipică în persoană și există o interacțiune umană redusă”, a adăugat McDuff.
Software-ul video, care poate analiza elemente vitale în timpul unei întâlniri de telemedicină, ar putea simplifica foarte mult îngrijirea medicală virtuală. Dezvoltarea acestui tip de tehnologie a început în jurul anului 2007, atunci când camerele digitale au devenit suficient de sensibile pentru a detecta, la nivelul pixelilor, mici modificări ale pielii, mai exact, volumul de sânge care circulă prin acea zonă. Segmentul a căpătat un nou val de interes după ce serviciile de telemedicină au crescut în prima parte a pandemiei de COVID-19.
La nivel global, mai multe grupuri de cercetare au dezvoltat senzori fără contact pentru măsurarea semnelor vitale, bazați pe informații video. În prezent, un grup din cadrul Universității Oxford dezvoltă un sistem de monitorizare optică a semnelor vitale de la distanță pentru pacienții aflați în unitățile de terapie intensivă din spitale sau pentru cei care sunt supuși la dializă renală. De asemenea, cercetătorii din cadrul Universității Rice dezvoltă un dispozitiv care monitorizează sistemul cardiovascular al șoferilor de vehicule cu scopul de a-i preveni în cazul posibilității apariției unor atacuri de cord.
În luna februarie 2021, reprezentanții companiei Google au anunțat faptul că Google Fit, platforma Android de monitorizare a sănătății, va măsura frecvența cardiacă și respiratorie folosind camera telefonului. Utilizatorul plasează un deget deasupra camerei de pe spatele telefonului pentru a determina ritmul cardiac, iar în urma realizării unui videoclip cu fața utilizatorului se poate determina ritmul respirator. Software-ul este destinat mai degrabă utilizării în scopuri de sănătate decât utilizării în scopuri medicale sau pentru a înlocui vizitele la medic.
Provocarea cu care se confruntă cercetătorii din acest domeniu este dezvoltarea de tehnologii care funcționează în mod constant la un nivel ridicat de precizie în condițiile din lumea reală, unde fețele și iluminatul variază. McDuff și Liu își propun să abordeze aceste situații.
În cazul tehnologiei dezvoltate de către aceștia, ritmul cardiac este determinat prin măsurarea luminii reflectate de piele. „Variațiile volumului de sânge influențează modul în care lumina este reflectată de pe piele. Așadar, camera poate detecta micro-modificări ale intensității luminii și poate fi utilizată pentru a detecta un semnal de impuls. Cu ajutorul acestui semnal putem obține variații ale ritmului cardiac și putem detecta diverse fenomene neobișnuite, precum aritmii”, a declarat McDuff.
Algoritmul trebuie să ia în considerare variabile precum culoarea pielii, părul facial, iluminatul și îmbrăcămintea. Acestea tind să îngreuneze funcționarea corectă aproape a oricărui tip de tehnologie de recunoaștere facială, în parte deoarece seturile de date pe care sunt instruiți algoritmii de învățare automată nu sunt reprezentative din punctul de vedere al diversității populației.
Modelul lui McDuff se confruntă cu o provocare suplimentară: „Tipurile de piele mai închise la culoare au o cantitate mai mare de melanină, astfel încât intensitatea reflexiei luminii va fi mai mică, deoarece se absoarbe mai multă lumină. Acest lucru conduce la obținerea unui raport semnal-zgomot mai slab, ceea ce face mai dificilă detectarea semnalului pulsului. Așadar, trebuie sa avem un set de date reprezentativ, deoarece aceasta este și o provocare din punct de vedere fizic”, a declarat McDuff.
Pentru a aborda această provocare, echipa a dezvoltat un sistem care dispune un algoritm personalizat de învățare automată pentru fiecare individ. „Am propus un algoritm care să învețe rapid semnalele fiziologice ale unei persoane. Sistemul poate oferi rezultate după analizarea unui videoclip de doar 18 secunde”, a declarat Liu.
„Comparativ cu un dispozitiv medical standard, metoda propusă de noi are o eroare absolută medie în estimarea ritmului cardiac de una până la trei bătăi pe minut. Acest lucru este acceptabil în multe aplicații”, adăugat Liu.
Sistemul nu este pregătit pentru uz medical și va trebui validat în cadrul studiilor clinice. Pentru a îmbunătăți robustețea sistemului, echipa a instruit modele folosind imagini generate de computer. „Putem sintetiza avatare de înaltă fidelitate, care prezintă aceste modele de flux sanguin și modele respiratorii și putem antrena algoritmul folosind datele generate de computer”, a declarat McDuff.
Cercetătorii sunt de părere că tehnologia ar putea avea atât aplicații medicale, cât și aplicații în fitness. În plus aceasta ar putea fi utilă pentru persoanele care suferă de afecțiuni cronice de sănătate și care au nevoie de măsurători biometrice frecvente și precise.
