Inteligența artificială transformă utilizarea smartphone-ului în monitorizarea pasivă a ritmului cardiac
Un nou studiu arată cum deblocările obișnuite ale telefonului ar putea susține în viitor monitorizarea pasivă a ritmului cardiac, folosind video facial și învățare profundă pentru a face monitorizarea cardiovasculară mai accesibilă, având în același timp întrebări importante despre precizie, confidențialitate și utilizarea clinică în lumea reală.
Un smartphone ar putea în curând să monitorizeze automat sănătatea inimii în timp ce utilizatorii îl folosesc în mod obișnuit, fără a necesita un ceas inteligent, un tracker de fitness sau o verificare deliberată a ritmului cardiac. Într-un studiu amplu publicat în revista Nature, cercetătorii au creat un sistem de monitorizare pasivă a ritmului cardiac (PHRM) care folosește camera frontală a telefonului pentru a detecta schimbările fluxului sanguin în fața unei persoane.
Sistemul analizează aceste schimbări folosind algoritmi de învățare profundă pentru a estima ritmul cardiac (HR) și ritmul cardiac în repaus (RHR) al unui individ. Validat pe mai mult de 160.000 de videoclipuri, sistemul a avut performanțe bune atât în condiții de laborator, cât și în situații de zi cu zi, abordând limitările sistemelor anterioare. Deoarece smartphone-urile sunt deja utilizate pe scară largă, această tehnologie ar putea face monitorizarea sănătății inimii mai accesibilă pentru mulți oameni, în special pentru cei care nu își permit dispozitive inteligente purtabile.
RHR se referă la numărul de bătăi ale inimii pe minut în timp ce corpul este în repaus. Aceasta este o măsură importantă a sănătății cardiovasculare. Schimbările în RHR pot indica un risc crescut pe termen lung de boli de inimă. În prezent, măsurarea RHR în timp necesită, de obicei, o brățară de fitness sau un ceas inteligent. Totuși, nu toată lumea folosește regulat aceste dispozitive. Pe de altă parte, smartphone-urile sunt utilizate pe scară largă în întreaga lume. Dacă telefoanele ar putea măsura RHR, monitorizarea sănătății inimii ar putea deveni mai ușoară, mai convenabilă și mai accesibilă pentru persoanele din diverse grupuri socio-economice.
Cercetătorii au folosit anterior tehnologia de fotopletismografie la distanță (rPPG) pentru a măsura RHR folosind camerele smartphone-urilor. Cu toate acestea, aceste studii au inclus doar un număr limitat de participanți și au testat tehnologia în condiții controlate. Sistemul a avut, de asemenea, o precizie mai scăzută pentru persoanele cu nuanțe de piele mai închise. Prin urmare, rămâne neclar dacă această tehnologie poate măsura fiabil RHR în timpul utilizării de rutină a smartphone-urilor în rândul populațiilor diverse din punct de vedere rasial și etnic la nivel mondial.
În cadrul studiului actual, cercetătorii au dezvoltat și validat tehnologia PHRM folosind date din mai multe investigații de laborator și studii în condiții reale desfășurate între 2020 și 2024. Sistemul înregistrează videoclipuri scurte, de opt secunde, ale feței unei persoane atunci când își deblochează telefonul. Algoritmii AI analizează aceste videoclipuri pentru a estima HR și RHR-ul persoanei.
Inițial, echipa a antrenat sistemul folosind 192.353 de înregistrări video obținute de la 485 de persoane pentru a recunoaște modelele HR. Apoi, au testat sistemul folosind un alt set de 162.546 de înregistrări colectate de la 211 indivizi diferiți, având vârste, sexe, dimensiuni corporale și nuanțe de piele variate. Această diversitate a participanților a ajutat cercetătorii să evalueze dacă tehnologia ar putea funcționa pentru o gamă largă de utilizatori. Cercetătorii au inclus intenționat un număr mare de persoane cu nuanțe de piele mai închise pentru a aborda limitările anterioare în ceea ce privește precizia măsurătorilor.
Cercetătorii au evaluat nuanța pielii folosind măsurători spectrocolorimetrice și clasificări ale tipurilor de piele Fitzpatrick în studiile de laborator, în timp ce participanții din studiul de viață liberă și-au raportat auto-nuanța pielii folosind scala Monk Skin Tone (MST).
Algoritmii AI au verificat calitatea intrărilor video. Apoi, au folosit un sistem de filtrare bazat pe încredere pentru a respinge măsurătorile de calitate scăzută, cum ar fi înregistrările afectate de calitate slabă a semnalului, iluminare insuficientă sau mișcare excesivă. Sistemul a combinat ulterior multiple măsurători obținute pe parcursul zilei pentru a calcula RHR-ul unei persoane.
În cele din urmă, echipa a comparat măsurătorile smartphone-ului cu înregistrările ECG pentru HR și estimările RHR obținute din dispozitive purtabile pentru a evalua precizia noului sistem PHRM. De asemenea, au examinat dacă RHR-ul bazat pe telefon a corelat cu indicatorii stabili de sănătate cardiovasculară.
Sistemul PHRM a măsurat cu acuratețe HR atât în teste de laborator controlate, cât și în utilizarea zilnică normală. De asemenea, a generat estimări precise ale RHR. Când cercetătorii au comparat măsurătorile smartphone-ului cu cele obținute din înregistrările ECG de referință, au observat rezultate similare. Pentru măsurările HR valide, erorile medii absolute procentuale au rămas sub pragul de 10% stabilit în industrie pentru toate cele trei grupuri de nuanțe de piele.
Sistemul PHRM a îndeplinit standardele de precizie ale industriei pentru monitoarele de ritm cardiac destinate consumatorilor. Comparativ cu tracker-ele HR purtabile, PHRM a realizat o eroare medie absolută zilnică (MAE) sub ținta prestabilită de cinci bătăi pe minut (bpm) în general. Sistemul a depășit, de asemenea, 15 modele care utilizează tehnologia rPPG.
Cu toate acestea, sistemul nu a generat o măsurătoare utilizabilă din fiecare videoclip, iar rata de măsurători valide la nivel de videoclip a fost mai mică în grupul cu nuanțe de piele cele mai închise în condiții de viață liberă.
În ceea ce privește RHR, acuratețea la nivel de participant în grupul cu nuanțe de piele cele mai închise nu a îndeplinit inițial ținta de 5 bpm, dar performanța s-a îmbunătățit începând cu ziua a treia, pe măsură ce algoritmul de filtrare al sistemului a convergent.
O descoperire cheie a fost că un RHR mai mare obținut de smartphone a fost asociat cu markeri cunoscuți de risc cardiovascular, inclusiv un indice de masă corporală mai mare și o aptitudine cardiorespiratorie mai scăzută. Măsurătorile bazate pe smartphone au susținut, prin urmare, validitatea fiziologică a metodei, fără a arăta că sistemul poate diagnostica boli de inimă.
Măsurătorile bazate pe smartphone au fost, de asemenea, mai consistente de la o zi la alta decât verificările convenționale unice ale RHR. Dacă va fi validată suplimentar, această abordare ar putea permite smartphone-urilor să monitorizeze schimbările în sănătatea cardiovasculară în timpul utilizării de zi cu zi.
Concluziile sugerează că simpla utilizare a smartphone-urilor pe parcursul zilei ar putea ajuta în cele din urmă indivizii să își urmărească sănătatea inimii. Telefoanele ar putea obține multiple măsurători în timp ce oamenii își deblochează telefoanele în momente diferite și să evalueze schimb
