纽约——一项新的研究表明，一种由人工智能驱动的工具可以利用高速视频检测面部和手部皮肤的血流变化，提供一种无需使用血压计、血液测试或可穿戴设备即可筛查高血压和糖尿病的新方法。
该研究在日本医院环境中进行，发现该系统在大多数高血压和糖尿病患者中准确检测出了这些疾病。研究结果本周在美国心脏协会科学会议上于芝加哥发布，但在完整结果发表在同行评审期刊之前，这些结果仍被视为初步结果。
这项无需接触的系统将使人们能够在家中舒适地监测高血压（即高血压）和糖尿病，而无需进行任何测试，该研究的主要研究员、东京大学高级心脏病学系项目研究员内田凉子表示。视频监控允许以非侵入、无接触和非主动的方式早期发现疾病，无需不断佩戴设备或去医院进行检查。
高血压和糖尿病都会损害血管，并微妙地改变血液通过血管流动的方式。研究人员使用每秒150帧的高速视频捕捉了215人的面部和手部脉搏波和血流运动，包括先前诊断为高血压和1型或2型糖尿病的人，以及作为对照组的健康人。参与者平均年龄为63岁，坐在医院环境中的椅子上，拍摄了5秒和30秒的视频图像。
从视频中提取代表血流特征的数字数据，并传输到计算机，机器学习算法分析这些数据，通过测量30个不同感兴趣区域（其中22个位于面部，8个位于手部）的脉搏波到达时间差异来检测高血压或糖尿病。
同时使用连续血压监测仪测量血压，并使用A1C测试单独测量血糖，该测试可测量过去两到三个月的平均血糖水平。
当与血压监测仪的测量值进行对比时，视频和算法组合系统在77人的亚组中检测1级高血压（定义为收缩压（顶部数值）130-139毫米汞柱或舒张压（底部数值）80-89毫米汞柱）的准确率为94%，根据美国心脏协会和美国心脏病学会的指南。
当与用于检测糖尿病的血红蛋白A1C测试进行对比时，视频-算法系统在83人的亚组中检测A1C得分至少为6.5（糖尿病诊断阈值）的准确率为75%。这83人的亚组包括先前诊断为1型和2型糖尿病的人以及A1C得分在6.5或以上的人。
内田凉子表示，该系统仍处于早期开发阶段，可能不适用于其他人群。不仅需要在日本以外的人群中进行测试，“使用的摄像头和算法尚未在黑暗或明亮的环境中或户外进行测试，因此需要进一步的研究以确保该系统在任何地方都能正常工作。”
亚利桑那大学医学院图森分校医学影像学系教授兼主席杰夫·鲁宾博士表示，尽管该系统允许无接触测试，但仍要求人们遵守可能与其它测试手段花费同样时间和精力的协议。“假设人们愿意在一个受控环境中坐稳并接受这一点，为什么不花同样的时间戴上血压计并抽一点血，就能得到一个确切的答案呢？”他问道。
鲁宾博士未参与该研究，同时也是图森市Banner大学医学影像临床服务主任。“我持怀疑态度，但我也很感兴趣，”他说。“作者指出，可穿戴设备和远程传感是可能彻底改变医疗保健的工具，但许多人并不使用它们。以这种方式获取数据可能在某种程度下有用，但许多问题仍然未得到解答。”
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