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在该研究中，科学家测试了一种光学无接触式脉搏测量方法。图片来源：汉娜·德里马拉（Hanna Drimalla）
比勒费尔德大学（Bielefeld University）研究人员分析了人工智能方法从简单视频记录中检测脉搏率的可靠性。这种称为rPPG（远程光电容积描记术）的技术是一种光学无接触式脉搏测量方法，被视为远程医疗的未来工具。但发表在《npj Digital Medicine》期刊上的一项新研究显示，一旦心率升高，该技术就暴露出明显的缺陷。
要使远程医疗实用化，数字诊断工具必须在具有挑战性的条件下也能可靠运行。比勒费尔德大学研究团队现已检验了现代人工智能方法从面部视频记录中估算脉搏率的准确性。rPPG技术通过测量血液流动引起的皮肤细微颜色变化来工作。例如，它旨在减轻医疗机构的工作负担，或在日常生活中自动检测压力。
“我们想知道这些方法是否真的能兑现承诺，尤其是在心率升高时，”比勒费尔德大学研究作者汉娜·德里马拉博士（Professor Dr. Hanna Drimalla）表示，“因为恰恰在这些时刻，它们最为重要。”
真实测试的新数据
此前大多数rPPG研究都依赖理想条件：参与者坐着、光线良好、相机稳定。由巴尔加夫·阿查里亚（Bhargav Acharya）、威廉·萨基安（William Saakyan）、芭芭拉·哈默教授（Professor Dr. Barbara Hammer）和汉娜·德里马拉（Hanna Drimalla）领导的团队有意专注于真实生活场景。他们开发了自己的数据集，包括低心率、高心率以及光线不足的情况。
结果令人惊讶：虽然光线不足对自动测量影响不大，但在心率升高时，准确性急剧下降。一些现代方法产生的数值对于远程医疗应用来说根本无法使用。
对数字医学的相关性
由于数字健康服务正在迅速扩展，研究人员警告不要不加批判地部署这些技术。如果人工智能方法错误判断压力或心脏问题，可能会给临床医生和患者带来真正的风险。
因此，该研究强调rPPG具有巨大潜力，但方法必须变得更加稳健。“这就是为什么我们目前正在研究新的、更具韧性的方法，”巴尔加夫·阿查里亚（Bhargav Acharya）表示，“这些方法能够检测高心率，即使在光线不足的情况下或对肤色较深的人也能正常工作。”只有这样，无接触式脉搏测量才能在数字医疗中找到一席之地，超越实验室，融入日常生活。
更多信息： 巴尔加夫·阿查里亚（Bhargav Acharya）等人，《低照度和高心率下远程光电容积描记术的可靠性》，《npj Digital Medicine》(2025)。DOI: 10.1038/s41746-025-02192-y
期刊信息： npj Digital Medicine
提供方：比勒费尔德大学（Bielefeld University）
引用： 无接触式脉搏测量在高心率下表现不佳（2025年12月09日）
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