В диагностике анемии может помочь...смартфон

Анемия является глобальной проблемой общественного здравоохранения, которая сопряжена со значительным риском смертности и заболеваемости, особенно среди пожилых людей, детей и лиц с хроническими заболеваниями.

Диагностика анемии обычно включает в себя общий анализ крови. Однако, для этого требуется специальное лабораторное оборудование и обученный персонал. Возможно, по этой причине анемия широко распространена в сельской местности, где доступ к медицинской помощи ограничен. В ответ на потребность в доступном и неинвазивном тестировании на месте оказания медицинской помощи исследователи разработали алгоритм выявления анемии с использованием повседневной технологии: камеры смартфона. Сообщение об этой разработке было недавно опубликовано на медицинском портале Healio со ссылкой на статью в журнале PLoS One¹. Точность разработанного алгоритма для выявления анемии с использованием фотографии нижнего века пациента составила 72,6%.

«Мы просто пытаемся повторить то, что уже делают клиницисты», - сказал один из авторов. «Клиницисты смотрят на конъюнктиву и оценивают бледность, вызванную анемией. Мы попытались воспроизвести этот процесс с помощью цифровой камеры».

Исследователи выбрали пальпебральную конъюнктиву при разработке своего алгоритма, потому что она легко доступна для фотографирования, в ней нет конкурирующих цветов между кровеносными сосудами и поверхностью конъюнктивы, она имеет очень короткое расстояние между поверхностью и кровеносными сосудами, и приток крови к этой области существенно не зависит от температуры или других факторов окружающей среды.

Авторы провели проспективное выборочное исследование. Для фазы 1 — фазы выведения алгоритма — исследователи собрали изображения на смартфонах конъюнктивы глазных яблок 142 пациентов с широким диапазоном уровней гемоглобина (HBc). Они использовали параметры на основе изображений в пошаговом регрессионном анализе для создания модели прогнозирования предполагаемого HBc.

Фаза 2 включала построение модели валидации с использованием данных 202 новых пациентов, наблюдавшихся в госпитале. Затем исследователи протестировали окончательную модель, разработанную на основе данных всех 344 участников.

Результаты 1 - й фазы показали значительную связь между оцененным с помощью нового алгоритма уровнем HBc и лабораторно определенным уровнем гемоглобина = 1,07 (95% ДИ 0,98-1,15). Алгоритм показал точность 82,9% (95% ДИ, 79,3-86,4), чувствительность 90,7% (95% ДИ, 87-94,4) и специфичность 73,3% (95% ДИ, 67,1-79,5) для прогнозирования анемии.

На этапе 2 модель показала сниженную точность (72,6%; 95% ДИ, 71,4-73,8), чувствительность (72,8%; 95% ДИ, 71-74,6) и специфичность (72,5%; 95% ДИ, 70,8-74,1).

Долгосрочная цель исследователей состоит в том, чтобы сделать разработанный ими алгоритм самостоятельным приложением, которое будет работать в iPhone. В то же время, они отмечают, что ни один из существующих сегодня неинвазивных экспериментальных методов не способен заменить анализ крови для диагностики анемии. Тем не менее, использование в перспективе приложения для смартфона может облегчить дистанционное выявление анемии, тем самым облегчая ее диагностику у лиц, живущих в отдаленных районах.