据初步研究显示，一种结合高速视频和人工智能（AI）算法的新系统可能提供快速、无接触的高血压和1型或2型糖尿病筛查，而无需进行血液测试、血压测量或昂贵的可穿戴设备。该研究将于2024年11月16日至18日在芝加哥举行的美国心脏协会科学会议上展示，会议是心血管科学领域最新的科学进展、研究和循证临床实践更新的全球顶级交流平台。
“这种方法未来可能会使人们能够在家中自行监测健康状况，并有助于早期发现和治疗那些避免医疗检查和血液测试的高血压和糖尿病患者。”该研究的作者、东京大学先进心脏病学系项目研究员Ryoko Uchida说道。
高血压和糖尿病会微妙地改变面部和手部的血流。研究人员测试了高速视频相机捕捉面部和手掌记录的有效性，拍摄速率为每秒150帧。利用波长数据检测脉搏波，研究团队使用AI算法从视频图像中捕获的皮肤血流特征来检测高血压和糖尿病。
分析结果显示：
- 与同时进行视频录制时连续血压监测仪测得的血压值相比，视频成像/算法组合在根据美国心脏协会的血压指南（130/80毫米汞柱或更高）检测1期高血压的准确性为94%。
- 与连续血压监测仪的测量结果相比，在一个子集中，30秒的视频成像/算法组合检测血压是否高于正常值的准确率为86%，而5秒的视频/算法组合的准确率为81%。（正常家庭血压基于日本高血压学会2018年的指南：收缩压低于115毫米汞柱，舒张压低于75毫米汞柱。）
- 与使用糖化血红蛋白A1c血液测试结果筛查糖尿病相比，视频/算法组合识别糖尿病患者的准确率为75%。A1c测试测量过去1-2个月的平均血糖水平。
“我对血流算法用于检测糖尿病的适用性感到惊讶。然而，糖尿病的一些主要并发症包括周围神经病变——通常发生在手脚上的无力、疼痛和麻木——以及其他与血管损伤相关的疾病。因此，血流变化成为糖尿病的标志是有道理的。”Uchida说。
在视频图像/算法组合准备好在研究环境之外使用之前，还需要采取几个步骤。“为了检测高血压，我们需要纳入考虑心律不齐或心律失常的算法。未来，我们用来开发算法的原型相机可以被替换为只需几秒钟即可收集数据的低成本传感器，仅使用必要的波长。一旦达到这个阶段，它可能会被添加到智能手机上（甚至挂在镜子上，让某人坐几分钟），可以大规模生产并且价格低廉。”Uchida说。
她指出，一旦提高糖尿病检测的准确性，他们希望寻求美国食品药品监督管理局（FDA）的批准，用于家用设备检测糖尿病。“目前，确认糖尿病诊断的唯一方法是侵入性血液测试，但如果只需要一张非侵入性的照片或视频，那将是一个改变游戏规则的突破。”Uchida说。
“看到更多关于非侵入性诊断高血压和糖尿病的研究真的很令人兴奋，这两者都是心血管疾病的主要风险因素。”西雅图华盛顿大学医学院医学教授、Carl和Renée Behnke亚洲健康讲席教授Eugene Yang博士说。“虽然结果很有前景，但重要的是要认识到这些技术的验证还缺乏。这项研究中使用的血压监测设备虽然已获得FDA批准，但尚未通过适当的验证程序以确保准确性。在这些技术获得批准的验证协议之前，包括智能手表等可穿戴设备，我们必须使用经过验证的设备来测量血压和血糖水平。”Yang同时也是该校心血管健康与预防项目的联合主任。
该研究存在一些局限性。这是一项初步研究，处于早期发展阶段。这项主要由日本和亚洲成年人参与的研究结果可能不适用于其他人群。在医院内部使用的相机和算法在较暗或较亮的环境中可能会产生不同的结果。尽管参与者被指示在数据收集期间不要移动手或脸，但如果出现移动，结果可能会有所不同。
研究详情、背景和设计：
- 参与者包括215名成人（平均年龄64岁；36%为女性；自认为主要是日本人和其他亚洲人）。
- 在所有参与者中，62人被诊断为高血压（血压为130/80毫米汞柱或更高）；88人的读数根据日本标准为正常（低于115/75毫米汞柱）；65人的读数介于这两个范围之间。此外，44人已被诊断为糖尿病或糖化血红蛋白（HbA1c）水平为6.5%或更高。
- 数据收集时间为2022年8月至2024年5月，在东京大学医院的心脏病病房和门诊部进行。参与者静坐，拍摄面部22个区域和手掌8个部分的视频。
- 糖尿病定义为糖化血红蛋白（HbA1c）水平为6.5%或更高，这是反映过去几个月平均血糖控制的标准临界值。
来源：美国心脏协会
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