COVID-19の拡大を契機に、低酸素血症を診断する指クリップ式のパルスオキシメーターが広く知られた。多くの人がさらに気軽に血中酸素飽和度（SpO2）を測定できるよう、汎用品のスマートフォンカメラにSpO2測定機能を実装する試みがある。米ワシントン大学とカリフォルニア大学サンディエゴ校の研究チームは、スマートフォンカメラとフラッシュの上に指を置き、得られた画像に基づくAI解析によって低酸素血症を検出する研究を行っている。
npj Digital Medicineに掲載された同研究では、フラッシュで照らされた指先の血流をスマートフォンカメラで撮影し、血液が吸収した光の強度を赤・緑・青の三原色チャンネルごとに測定、ディープラーニングモデルに送り込むことでパルスオキシメーター実測値を推定している。研究では、窒素濃度を高めた気体を被験者に吸気させることで、低酸素血症を再現した。従来の簡易な同種アプリ開発では、息を止めることによって低酸素状態を作り出していたが、これらの先行研究では1分間程度の息止めが限界であるために、SpO2の下限85%程度までしか検証できず、実臨床で起き得るSpO2低下の範囲として不十分であった。本研究では各被験者から15分間のデータを取得可能で、SpO2を下限値70%までスマートフォンカメラで検出できることを明らかにした。また、SpO2が90%未満の低酸素血症陽性例の検出において、感度は81%、特異度は79%であった。
著者でカリフォルニア大学サンディエゴ校のDigiHealth Labを率いるEdward Wang氏は「本研究のような手法はとても重要だ。従来の医療機器でも厳しいテストを経てきた。医療機器開発への機械学習利用は取り組みが始まったばかりで、我々は皆まだ試行錯誤の途上にある。自分たちに厳密さを課すことで、正しい向き合い方を学べるように強いている」と語った。
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