据美国心脏协会新闻报道，一项新的研究表明，一种由人工智能驱动的工具可以通过高速视频检测面部和手部皮肤血流的变化，提供一种新的方式来筛查高血压和糖尿病，而无需使用血压袖带、血液测试或可穿戴设备。
该研究在日本医院环境中进行，系统准确地检测到了大部分高血压和糖尿病病例。研究结果将于周日在芝加哥举行的美国心脏协会科学会议上公布。在完整结果发表在同行评审的期刊之前，这些发现被视为初步结果。
该系统的首席研究员、东京大学高级心脏病学系项目研究员内田凉子表示，这种无接触系统将使人们能够在家中舒适地监测高血压（或称高血压）和糖尿病，而无需进行任何测试。视频监控可以“以非侵入性、非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，其中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，他们在医院环境中静坐在椅子上，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，并单独使用A1C测试测量血糖，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结果进行对比时，视频和算法组合系统在检测1期高血压方面的准确率为94%，1期高血压定义为收缩压（上数）130-139毫米汞柱或舒张压（下数）80-89毫米汞柱，根据美国心脏协会和美国心脏病学会的指南。在检测糖尿病方面，当与血红蛋白A1C测试结果进行对比时，该系统在检测A1C值至少为6.5（糖尿病诊断阈值）的准确性为75%。测试糖尿病的83人亚组包括先前诊断为1型和2型糖尿病的人以及A1C值为6.5或更高的人。
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，而且“使用的摄像头和算法尚未在黑暗、明亮环境或户外环境中进行测试，因此需要进一步研究以确保系统在任何地方都能正常工作。”
亚利桑那大学图森分校医学院医学影像系教授兼主席杰夫·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传统测试一样耗时和费力的协议。“假设人们愿意在受控环境中保持静止并接受这一点，为什么不干脆戴上血压袖带并在相同的时间内抽一点血，以获得绝对的答案呢？”他问道。
鲁宾博士未参与此项研究，同时也是班纳大学医学图森分校医学影像临床服务主任。“我持怀疑态度，但我很感兴趣，”他说。“作者指出，可穿戴设备和远程传感是有可能革命化医疗保健的工具，但很多人并不使用它们。以这种方式获取数据可能在未来某个时候有用，但还有很多问题尚未解决。”
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