Смартфон как анализатор крови: ИИ научился выявлять анемию по фото ногтей

Фото из открытых источников

Новое мобильное приложение, способное определять уровень гемоглобина с помощью снимка ногтя, может существенно упростить диагностику анемии. Об этом сообщает издание Innovanews. Разработанная система позволяет выявлять признаки заболевания без необходимости посещения медицинских учреждений, используя лишь камеру смартфона и технологии искусственного интеллекта.

Исследование, результаты которого опубликованы в авторитетном научном журнале PNAS, проведено при участии доктора Эндрю Лиона — декана Инженерной школы Чепменского университета. Согласно данным исследования, алгоритм, лежащий в основе приложения, показывает уровень точности, сопоставимый с традиционными лабораторными методами, при этом полностью исключая необходимость в заборе крови и анализе в медицинской лаборатории.

За период тестирования технологии было проведено свыше 1,4 миллиона сканирований, а около 200 тысяч человек уже успели воспользоваться этим методом. Авторы разработки отмечают, что приложение особенно эффективно для пользователей, которым требуется регулярный контроль гемоглобина, включая пациентов, страдающих хроническими заболеваниями почек, онкологическими патологиями и формами анемии, требующими постоянного мониторинга.

Одним из существенных преимуществ решения стала возможность персонализированной настройки системы под конкретного пользователя, что, как отмечается, позволяет увеличить точность измерений на 50%.

«Мы работали над этим проектом восемь лет, и сегодня у людей появилась возможность контролировать свое здоровье, не выходя из дома», — подчеркивает доктор Лион.

Согласно представленным данным, средняя погрешность определения уровня гемоглобина с помощью приложения составляет всего ±0,72 г/дл, а при значениях выше 10 г/дл точность возрастает до ±0,5 г/дл. Кроме того, исследование впервые позволило составить детализированную карту распространения анемии по регионам США, что может стать важным инструментом для анализа состояния общественного здоровья.

Отдельно подчеркивается, что при использовании технологии у пациентов с хроническими заболеваниями точность оценки увеличилась почти в два раза — с ±1,36 до ±0,74 г/дл. Это особенно важно в контексте труднодоступных или удаленных территорий, где медицинская инфраструктура развита недостаточно и проведение традиционных анализов сопряжено с существенными сложностями.

Наряду с высокой точностью, система обеспечивает более доступный подход к диагностике, снижая нагрузку на лаборатории и уменьшая расходы пациентов. Одним из ключевых преимуществ называют возможность раннего выявления отклонений, что дает шанс начать лечение еще до появления выраженной симптоматики.

Стоит отметить, что точность работы приложения может зависеть от внешних факторов — таких как освещение, цвет кожи и состояние ногтевых пластин. Хотя эти моменты признаются авторами исследования, конкретные данные о степени влияния подобных условий не представлены, что вызывает вопросы в отношении готовности технологии к масштабному применению.