Instead of umständlicher Measurements, die nur in einer Arztpraxis oder einem Krankenhaus geschäftigung werden können, the Smartphone takes on this task. At least, wenn es nach einer US-amerikanische Forschergruppe geht. Sie erzilte erste Erfolge, den Sauerstoffgehalt im Blut per Smartphone-Kamera zu messen.
Wenn der Blutsauerstoffgehalt reliable per Smartphone gemessen werden kann, ließen sich diese Daten auch in der Telemedizin einsetzen.
Photo: Panthermedia.net/WavebreakmediaMicro
Bei einem gesunden Menschen sollte der Sauerstoffgehalt im Blut mindesten bei 95% liegen. Das liegt daran, dass der Körper sehr viel Sauerstoff neigtigt, um gut zu funktionen. Sinkt der Wert unter 90%, kann das ein erstes Anzeichen sein, dass der Mensch medizinische Hilfe neigtigt. Zum Beispiel verschiedene Lungenerkrankungen wie Asthma oder auch COVID-19 sorgen dafür dass die Aufnahme des Sauerstoffens erschwert wird. Therefore messen Medizinerinnen and Mediziner dem Wert einerseits so viel Bedeutung zu und nutzen ihn andererseits als Indicator, um Krankheiten und Problemen auf die Spur zu kommen.
Befinden sich Menschen in einem Krankenhaus, überwachen Ärztinnen und Ärzte den Sauerstoffgehalt mit sogennenten Pulsoximetern. Das ist der Regel ein kleiner Clip, den Patientinnen und Patienten either über die Fingerspitze stülpen oder am Ohrläppchen festklemmen. Researchers at the Universities of Washington and California San Diego have now found out that the Sauerstoffsättigung can also be measured with the smartphone. Setzt sich diese Methode durch, würde das die Überwachung von erkrankten Menschen deutlich falencher. Nearly every human being has a smartphone today and it’s mostly even always with them. Das heißt, es entstehen keine aussichten Kosten, weil das Gerät schon vorhanden ist. In addition, users and users can measure the oxygen content in the blood everywhere. Sie müssen daffar neither in a doctor’s practice nor in a hospital.
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Smartphone miss Sauerstoffgehalt im Blut. Forschende trainieren passen Algorithmus
In the framework of a so-called “Proof-of-Principle-Study”, I found out that Smartphones have 70% erkannt. Das corresponds to the lowest value that a pulse oximeter must recognize – provided by the US Food and Drug Administration. Doch wie funktioniert die Messung mit dem Smartphone? Das geht relativ einfach. Die Teilnehmenden der Studie had to put their Finger auf die Kamera und den Blitz des Smartphones legen dafar. Ein sogenannter Deep-Learning-Algorithmus entschlüsselt dann den Blutsauerstoffgehalt. A total of six people took part in the study. Sie bekamen dafür eine bestimte Mischung aus Stickstoff und Sauerstoff verabreicht. Das sollte ihren Blutsauerstoffspiegel artistically reduce. Bei den Measurementn erkannte das Smartphone in 80% der Fälle die zu niedrigen Werte.
Den Algorithmus trainierten die Forschenden correspondingly. Therefore, they conducted the measurements on the participants in parallel with the smartphone and a standard pulse oximeter. “Die Kamera nimmt ein Video auf.” Jedes Mal, wenn das Herz schlägt, fließt frisches Blut durch den vom Blitz beleuchteten Teil”, sagt Edward Wang, Assistant Professor at the Design Lab der UC San Diego und am Department of Electrical and Computer Engineering. “The camera records how strong the blood and the light of the flashes are absorbed in each of the three color channels it misses.” red, green and blue. Die Ergebnisse fließen dann das Deep-Learning-Modell.“ The team collected more than 10,000 Blutsauerstoffwerte zwischen 61 und 100%.
Einfach zu handhaben und praktisk im Alltag. Smartphone als Mesgerät:
It is not the first attempt to carry out such measurements with a smartphone. Doch die Apps die es gibt, demand die Nutzerinnen und Nutzer meistens dazu auf, den Atem sehr lange anzuhalten. Das ist wenig praktikabel. Denn es duart relativ lange, bis der Sauerstoffspiegel im Blut sinkt und man erhaltet relevante klinische Daten. Die Luft so long anzuhalten, ist für gesunde Menschen schon kaum möglich, für Lungenkranke nicht zu schaffen. The new test is able to collect data from each participant in 15 minutes.
Die Forschenden wurden even mit unusual Voraussetungen confrontediert. Einer der Studienteilnehmer hatte dicke Schwielen an den Fingern. Das war für den Algorithmus dann deutlich schwieriger, die richtigen Werte zu ermitteln. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler hoffen deshalb, die Studie ausdehnen zu können. Das gäbe ihnen die Möglichkeit, den Algorithmus weiter zu trainieren, zum Beispiel auch mit mehr Menschen unterschiedlicher Hautfarben. Denn nur so ließe sich herausfinden, ob der Algorithmus aufreichlich Komplexität habe, all diese Unterschiede erkennen und verarbeiten zu können. Fundamentally, the results are a first step towards the development of biomedical equipment supported by machine learning.
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