低氧血癥是一種當血液沒有攜帶足夠的氧氣來充分供應組織時引發的醫學癥狀，是哮喘、慢性阻塞性肺病和新冠肺炎（COVID-19）等呼吸系統疾病出現危險并發癥的主要標志。雖然專用的脈搏血氧儀可以提供準確的血氧飽和度（SpO2）讀數，從而可以診斷低氧血癥，但如果只需要升級相關軟件即可利用原裝的智能手機攝像頭進行低氧血癥的即時診斷，則可以讓更多人可以更便利地獲取有關其健康的重要信息。

在以往的研究中，已有研究人員針對基于智能手機的SpO2監測方法進行了探索，例如采用各種方法來收集和穩定光電容積脈搏波描記法（PPG）信號、增強紅外（IR）濾波寬波段攝像頭傳感能力，以及過濾所得信號以進行噪聲或異常值校正。其中一些方法需要額外的硬件（如濾色器或外部光源）支持，而其他方法僅依賴于原有的智能手機內置硬件并采用軟件技術來處理PPG信號。這些先前的工作表明，基于智能手機的SpO2監測器有可能填補低氧血癥即時診斷的空白，但目前還缺乏充足的、包含所有臨床相關SpO2水平的驗證數據。先前的研究可以驗證的最低SpO2水平為80%，其采用的方法是讓受試者屏氣，由于很容易引起受試者的不適，這種方法僅限于短時間的數據收集，從而限制了研究結果的臨床適用性。根據美國食品藥品監督管理局（FDA）的規定，準許上市的反射式脈搏血氧儀設備，在進行處于臨床范圍內（70%–100%）的SpO2測量時，其誤差要小于3.5%。

據麥姆斯咨詢報道，來自華盛頓大學（University of Washington）、加州大學圣地亞哥分校（University of California San Diego）以及南衛理公會大學（Southern Methodist University）的研究人員基于FDA的規定，創新性地提出基于可變吸入氣中的氧濃度分數（FiO2）的研究方法，該研究方法可以實現在全臨床范圍內，對基于智能手機攝像頭的脈搏血氧儀的SpO2測量功能進行評估，如圖1所示。相關研究成果以“Smartphone camera oximetry in an induced hypoxemia study”為題，發表于npj Digital Medicine期刊。

圖1 基于智能手機攝像頭的可變吸入氣中的氧濃度分數（FiO2）研究方法

在這項工作中，研究人員向使用智能手機攝像頭監測SpO2邁出了重要的一步。該研究的設想是，相比于之前的基于智能手機的研究，通過使用來自可變FiO2研究方法的數據進行模型訓練，研究人員可以在更廣泛的臨床相關水平（70%-100%）上準確預測SpO2。研究結果表明，在70%-100%范圍內，卷積神經網絡（CNN）模型對新受試者SpO2水平的預測，平均絕對誤差（MAE）可以控制在5.00%的水平(σ=1.9)的。此外，關于潛在的低氧血癥篩查能力，研究表明，當新受試者的SpO2水平低于90%時，篩查的平均敏感性和特異性分別為81%和79%。

圖2 來自可變吸入氣中的氧濃度分數（FiO2）研究的回歸分析結果、Bland-Altman一致性分析以及時間序列數據

為了進一步了解該研究中所開發模型的準確性，研究人員研究了排除數據集的子集對準確性的影響。由于與之前的研究相比，本研究中評估的范圍更大，因此總體MAE要高于之前的研究結果。然而，一項數據消融研究表明，隨著與SpO2讀數真值較低相關的數據子集被刪除，該研究所構建的模型的準確性接近其他已發表工作的準確性。值得注意的是，所有先前的概念驗證工作，在評估過程中所采用的數據，其SpO2低于85%的比例都沒有達到統計意義上的顯著水平，但是在該項基于可變FiO2研究的數據集中，SpO2的最小數值是70%,同時所有SpO2水平真值的平均值為87.1%（圖1C）。

具體地，研究人員首先對數據集進行二次采樣，以便只包括高于最低閾值的SpO2真值樣本。然后，研究人員對模型進行了重新訓練和評估，以計算子數據集的MAE。在所有可能的閾值范圍內，研究人員觀察到最小SpO2值與由此產生的平均絕對誤差之間存在負線性相關性。也就是說，隨著減少訓練和測試數據集中SpO2值的范圍，該模型的預測會更加精確。

圖3 數據消融研究

總體而言，在這項針對6名受試者的初步研究中，研究結果給出了正向的反饋，即在無需添加額外硬件的情況下，智能手機可以用于低氧血癥的風險評估。為了驗證該傳感系統的有效性，研究人員利用可變FiO2研究方法誘導低氧血癥，以收集更多數據，從而增加訓練數據的多樣性和深度學習模型的準確性。通過改進的模型，研究人員可以建立用戶研究系統，將應用程序與獨立的脈搏血氧儀結合使用，以評估基于該應用程序的方法在現實場景應用中的準確性。此外，進一步的研究方向可能涉及以不同方式處理或準備此類數據集，包括探索使用不同的感興趣區域（ROI）進行信號提取，并以不同方式收集數據以研究預設相機增益的影響。此外，不同的智能手機型號具有不同的攝像頭傳感器配置，因此還應測試該模型的跨設備兼容性。

審核編輯：郭婷