醫(yī)工學(xué)人評論

創(chuàng)新性地結(jié)合智能手機成像與人工智能分析，實現(xiàn)了無創(chuàng)、低成本的瘧疾風(fēng)險篩查，雖精度仍待優(yōu)化，但在資源有限地區(qū)具有重要的公共衛(wèi)生應(yīng)用潛力。

瘧疾，一種由寄生蟲引起的傳染病，每年仍在全球范圍內(nèi)威脅數(shù)百萬人的生命，尤其是在撒哈拉以南非洲地區(qū)。傳統(tǒng)的瘧疾檢測手段大多依賴血液檢測，如快速診斷測試（RDTs）或顯微鏡觀察，但這些方法往往成本高、依賴專業(yè)設(shè)備和人員、難以在資源匱乏地區(qū)大規(guī)模推廣。

如今，一項最新研究帶來了新的可能：僅用智能手機拍攝眼瞼結(jié)膜圖像，就能預(yù)測兒童是否感染瘧疾！這項創(chuàng)新技術(shù)結(jié)合放射組學(xué)（Radiomics）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），為全球瘧疾篩查提供了一種無創(chuàng)、低成本的新方案。該研究由美國普渡大學(xué)主導(dǎo)，3月10日發(fā)表在npj Digital Medicine.

圖1 瘧疾風(fēng)險分層或預(yù)篩查的 mHealth 影像組學(xué)

瘧疾放射組學(xué)檢測的流程圖包括三個主要步驟：前端處理（照片采集、眼瞼劃定和白平衡）、特征提取和選擇以及分類。放射組學(xué)分析是使用機載智能手機攝像頭拍攝的易于接近的外周組織（內(nèi)眼瞼）的照片進行的。

創(chuàng)新突破：用智能手機“看”瘧疾！

這項研究的核心創(chuàng)新點在于，利用普通智能手機拍攝眼瞼結(jié)膜圖像，并結(jié)合人工智能（AI）算法分析，預(yù)測瘧疾感染風(fēng)險。研究人員在盧旺達高瘧疾流行區(qū)收集了405 名 5-15 歲兒童的 4302 張眼瞼結(jié)膜照片，并通過以下技術(shù)步驟實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)測：

圖像采集：

研究人員使用三星 Galaxy S22 和 Google Pixel 6 等普通智能手機，在自然光下拍攝兒童**內(nèi)眼瞼（結(jié)膜）**的照片。

眼瞼結(jié)膜是微血管豐富的區(qū)域，可以反映體內(nèi)血液變化，成為非侵入式檢測的重要窗口。

智能圖像處理與特征提?。?/strong>

采用Mask R-CNN 深度學(xué)習(xí)模型自動分割眼瞼區(qū)域，并進行白平衡處理，標準化圖像質(zhì)量。

通過放射組學(xué)分析（Radiomics）提取圖像的顏色、紋理、微血管特征等關(guān)鍵信息，這些信息人眼無法直接察覺，但 AI 訓(xùn)練模型可以識別其中的變化模式。

AI 瘧疾風(fēng)險預(yù)測模型：

研究團隊構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于學(xué)習(xí)和分類不同圖像特征，并預(yù)測瘧疾感染風(fēng)險。

該模型在獨立測試集上的ROC 曲線下面積（AUC）達 0.76，表明其對瘧疾感染者與非感染者的區(qū)分能力具有一定可行性。

圖2 瘧疾和非瘧疾參與者內(nèi)眼瞼代表性照片

臨床應(yīng)用潛力：智能手機篩查能否改變游戲規(guī)則？

這項技術(shù)的最大亮點在于無創(chuàng)、便捷、低成本，特別適用于醫(yī)療資源有限的地區(qū)。那么，它是否具備現(xiàn)實的臨床應(yīng)用價值呢？

? 適用于大規(guī)模瘧疾預(yù)篩查

傳統(tǒng)的瘧疾篩查主要依賴 RDTs，但受限于檢測成本和醫(yī)療資源。智能手機+AI 方法可以作為第一步風(fēng)險評估工具，提高檢測效率。

未來如果結(jié)合手機 App，社區(qū)衛(wèi)生工作者甚至普通用戶都能快速進行初步篩查。

? 降低檢測成本，提高可及性

該方法無需專門設(shè)備，僅依賴智能手機攝像頭即可完成檢測，極大降低了篩查成本。

適用于農(nóng)村診所、學(xué)校和公共衛(wèi)生項目，幫助早期發(fā)現(xiàn)瘧疾感染者。

? 促進 AI 在全球健康領(lǐng)域的應(yīng)用

這項研究展示了 AI 在移動健康（mHealth）和計算機視覺領(lǐng)域的新應(yīng)用，未來可拓展至其他血液相關(guān)疾病（如貧血、登革熱）篩查。

然而，該方法也存在一些限制：? 精度仍需提高：AUC 僅為 0.76，仍低于 RDTs（通常 0.85）和 PCR 診斷（0.9）。未來需要更多數(shù)據(jù)優(yōu)化 AI 模型，提高靈敏度和特異性。

? 未能替代金標準檢測：目前，該方法仍不能完全替代 RDTs 或顯微鏡血涂片檢查，但可以作為早期篩查工具，與現(xiàn)有檢測手段互補。

? 適用范圍尚需驗證：研究僅針對 5-15 歲兒童，尚未驗證成人或其他人群的檢測效果。未來需要更大規(guī)模、多中心研究進行驗證。

圖3 使用選定特征對瘧疾進行放射組學(xué)預(yù)測的性能。

智能手機+AI，開啟無創(chuàng)瘧疾篩查新時代

這項研究為全球瘧疾防控帶來了新的可能性：智能手機結(jié)合 AI，可用于無創(chuàng)、低成本的早期風(fēng)險篩查，尤其適用于醫(yī)療資源有限的地區(qū)。盡管該技術(shù)仍需優(yōu)化和驗證，但其潛在的臨床應(yīng)用價值不容忽視。

未來，隨著 AI 技術(shù)的進步和數(shù)據(jù)積累，該方法有望發(fā)展為一款智能手機 App，讓普通用戶和基層醫(yī)務(wù)人員能夠隨時隨地進行瘧疾風(fēng)險評估，為全球瘧疾防控提供新的工具。

相關(guān)知識

數(shù)字健康公平：理論視角與影響因素
研究表明基于傳感器的健康監(jiān)測如何幫助解決與年齡相關(guān)的健康問題
Mindset Health raises US$12m to expand digital hypnotherapy apps & scale distribution
Enhance Health & Wellness: Digital Signage Content Ideas
Going digital – a commentary on the terminology used at the intersection of physical activity and digital health,European Review of Aging and Physical Activity
病歷不再繁瑣：從模擬到?jīng)Q策，AI在電子病歷中的革新之路
視覺非接觸式生理監(jiān)測在臨床研究中的挑戰(zhàn)與展望,npj Digital Medicine
Understanding Chinese medicine terminology
medicine and medical treatment
Sports Medicine

網(wǎng)址: npj Digital Medicine http://m.u1s5d6.cn/newsview1530976.html