人體需要大量氧氣，健康人的血氧飽和度至少達95%。哮喘或新冠肺炎等疾病使人體難以從肺部吸收氧氣，這導致血氧飽和度下降到90%或更低，表明需要醫療護理。
在醫院或診所里，醫生用脈搏血氧儀監測血氧飽和度，脈搏血氧儀是一種放在指尖或耳朵上的夾子。
在一項原理驗證研究中，美國華盛頓大學和加州大學圣地亞哥分校的研究人員證明，智能手機能夠檢測70%以下的血氧飽和度。根據美國食品藥品管理局的建議，這是脈搏血氧儀能夠測量的最低值。相關研究9月19日發表于《NPJ數字醫學》。
這項技術需要參與者將手指放在智能手機的攝像頭上，隨著閃光燈閃爍，智能手機使用深度學習算法解讀血氧水平。當研究團隊向6名參與者提供一種受控的氮氧混合物、人為降低他們的血氧水平時，智能手機在80%的時間內正確預測了受試者的血氧水平是否為低值。
“其他可以做到這一點的智能手機應用程序通常要求人們屏住呼吸，人們會感到非常不舒服，而1分鐘左右就必須呼吸。其血氧不能下降到足以反映全部臨床相關數據的水平。”該研究共同負責人、華盛頓大學的Jason Hoffman說，“而我們通過智能手機在臨界閾值范圍內的工作，能從每名參與者身上收集15分鐘的數據。”
智能手機攝像頭會記錄一段視頻：每當你心跳時，閃光燈照亮的部位就會有新鮮血液流過。它記錄了血液在3種顏色(紅、綠、藍)通道中對光的吸收量。這些測量數據被輸入到研究者開發的深度學習模型中，最終測出你的血氧水平。
每天在家里多次監測血氧水平，可以幫助人們密切關注自身的癥狀。“通過這種方法，你可以用自己的設備進行多次測量，而且是低成本的。”論文合著者、華盛頓大學醫學院教授Matthew Thompson說，“在理想的情況下，這些信息可以無縫傳輸到醫生辦公室。”
研究團隊獲得了超過1萬個介于61%~100%之間的血氧水平讀數。他們使用這些數據訓練了一個深度學習算法，以解讀血氧水平，并進行驗證和測試，看看它在新受試者身上的表現如何。
“其中一名參與者手指上有厚厚的老繭，這意味著我們正在觀察的數據中有很多噪聲，使算法難以準確測定其血氧水平。將來會有更多的有老繭或膚色不同的人使用該程序，所以需要一個足夠復雜的算法，以更好地模擬所有差異。”Hoffman說。
研究人員表示，這是朝著開發利用機器學習輔助生物醫學設備邁出的一步。團隊希望在更多人身上測試該算法來繼續這項研究。(王方)
