不用扎針、不用讓本就貧血的人“雪上加霜”——
用手機拍照就可以檢測一個人是否貧血，不知道你聽說過沒？
今天要介紹的這個研究就是，通過拍攝人的下眼瞼照片，AI 就可以有 72.6% 的準(zhǔn)確率預(yù)測你是否貧血！
哇，暈針暈血的朋友有救了？
等等，AI 驗貧血居然是看眼睛？
是的，沒錯。
正式開始介紹之前，先來兩個問題。
Q：首先你知道為什么可以通過拍照識別貧血嗎？
A：因為貧血患者的膚色和正常人是不太一樣的。
Q：那為什么非要拍下眼睛呢？
A：說來話長……
長話短說！
其實早在 2018 年，就有人有過類似的成功研究。
而當(dāng)時的方法都是根據(jù)人的手掌、指甲或其他身體部位來檢測。
問題就來了：
這些區(qū)域很容易受到溫度變化的影響，診斷結(jié)果經(jīng)常飄忽不定（且不太能推廣應(yīng)用到紫紺型、低血壓或輕度低溫患者身上）。
而恰好人的眼睛，準(zhǔn)確地說是下眼瞼，是一個血流量低、黑色素或其他可能影響結(jié)果的因素很少的身體部位。
所有，大家的研究方向就轉(zhuǎn)向它了。
如何實現(xiàn)？
首先，研究人員在一家醫(yī)院拍攝了 142 名擁有不同血紅蛋白范圍值的患者的下眼瞼。
每名患者拍攝 32 張圖像，其中 8 張有標(biāo)準(zhǔn)顏色參考，用 RAW 和 JPEG 格式記錄有無閃光燈拍攝下的圖像。
剩下的 24 張圖像是在沒有顏色參考的情況下拍的，拍攝時需盡可能靠近結(jié)膜以便清晰聚焦，并盡量減少光源的眩光和移動。
然后就是使用 MATLAB 來處理這些圖像，先用圖像處理算法最大限度地提高它們的顏色分辨率。
接著生成一個數(shù)據(jù)庫，將每個處理后的圖像信息與患者的臨床數(shù)據(jù)合并。
再通過算法選出最能代表眼瞼顏色的最佳區(qū)域（下圖左）以及整個有效區(qū)域（下圖右）進(jìn)行分析。
最后，將這個區(qū)域的 26 種衡量參數(shù)（包括平均亮度、紅色分量的平均值等，見下表）組成行，其值為列，再填充患者在實驗室測出的血紅蛋白值組成矩陣，進(jìn)行逐步回歸分析，得出最終的預(yù)測模型。
效果如何呢？
目前可做篩查工具，有異常還得再抽血
研究人員隨后在 202 名新志愿者以及最開始的 142 名患者身上測試了該模型。
這批人員平均年齡為 53 歲，19-96 歲不等，其中 52% 的測試人員為男性。
他們的血紅蛋白濃度范圍為 4.7g/dL 至 19.6g/dL（平均 12.5g/dL）。
ps. 女性 < 12.5 g/dL、男性 < 13.5 g/dL 為貧血
首先，對第一期原來的 142 名患者的測試發(fā)現(xiàn)，預(yù)測模型通過結(jié)膜估計的血紅蛋白值（HBc）與實驗室抽血值（HBl）的相關(guān)性圖顯示：斜率 = 1.07 （斜率 1 = 完全一致）！
不過，研究人員也發(fā)現(xiàn)一些問題：
使用閃光燈拍攝的圖片會導(dǎo)致 HBc 的誤差明顯更大；
而右眼和左眼圖像之間的沒有明顯誤差；
以及誤差主要表現(xiàn)在 HB 值低的時候模型會高估結(jié)果，HB 值高的時候又會低估（以 11g/dL 為界）。
因此他們對模型進(jìn)行了多次改進(jìn)迭代，包括取兩眼的平均值進(jìn)行預(yù)測、不采用閃光燈拍攝等。
最終，使用調(diào)整后的預(yù)測模型針對新的 202 名志愿者的第二期測試結(jié)果顯示：
預(yù)測準(zhǔn)確度 （accuracy）分別為 [男 71.4, 女 73.8]，均值為 72.6%。
預(yù)測靈敏度 （sensitivity）分別為 [71.0, 74.6]，均值 72.8%。
預(yù)測特異度 （specificity）分別為 [70.8, 74.1]，均值 72.5%。
（靈敏度高 = 漏診率低，特異度高 = 誤診率低）
另外，圖像質(zhì)量也是影響預(yù)測準(zhǔn)確性的因素。
但膚色不會影響。
研究人員表示：
基于目前的實驗數(shù)據(jù)，該模型可以先用作貧血的篩查工具，一旦檢測出任何異常結(jié)果再進(jìn)行確認(rèn)檢測。
再進(jìn)行確認(rèn)檢測，意思還得抽血嗎……
最后，總而言之，全球有 25% 的人都受到貧血的影響，還是希望這項技術(shù)可以早日落地真正走進(jìn)大眾。
先造福醫(yī)療設(shè)施匱乏的地區(qū)、以及為全球疫情下的遠(yuǎn)程醫(yī)療添磚加瓦也是不錯的。
另，研究團(tuán)隊來自美國八大常春藤盟校之一布朗大學(xué)，相關(guān)研究已發(fā)表:
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