Microsoft Research desarrolla tecnología para leer su pulso, respiración y ritmo cardíaco usando la cámara de su teléfono inteligente

Microsoft Research ha desarrollado una tecnología que utiliza cámaras de teléfonos inteligentes de consumo para mediciones fisiológicas sin contacto en telesalud y más.

Durante la última década, los investigadores han descubierto que las cámaras web y las cámaras de teléfonos móviles, cada vez más disponibles, combinadas con algoritmos de IA, pueden utilizarse como sensores de salud eficaces. Estos métodos implican la medición de cambios muy sutiles en la apariencia del cuerpo a lo largo del tiempo, en muchos casos cambios imperceptibles para el ojo humano sin ayuda, para recuperar información fisiológica.

Un equipo de investigadores de Microsoft Research, la Universidad de Washington y OctoML han colaborado para crear un innovador enfoque de medición de signos vitales cardiopulmonares ópticos en el dispositivo basado en video. El enfoque utiliza tecnología de cámara cotidiana (como cámaras web y dispositivos móviles) y una novedosa red de atención convolucional, llamada MTTS-CAN, para hacer posibles las mediciones cardiopulmonares en tiempo real en plataformas móviles con precisión de última generación.

Los procesos fisiológicos como el flujo sanguíneo y la respiración cambian la apariencia del cuerpo muy sutilmente con el tiempo. La cámara de un teléfono inteligente puede captar esta luz reflejada y los cambios en la intensidad de los píxeles a lo largo del tiempo se pueden usar para recuperar las fuentes subyacentes de estas variaciones (es decir, el pulso y la respiración de una persona). Usando modelos ópticos basados ​​en el conocimiento de estos procesos fisiológicos, se puede procesar un video de una persona para determinar su pulso, respiración e incluso la concentración de oxígeno en su sangre.

La tecnología se puede utilizar para cosas mundanas como el fitness, el bienestar y aplicaciones clínicas. Para los consumidores cotidianos, podría hacer que el monitoreo del hogar y el seguimiento del estado físico sean más convenientes. Su cinta de correr o equipo inteligente de ejercicios en el hogar podría realizar un seguimiento continuo de sus signos vitales durante su carrera, por ejemplo, sin necesidad de usar un dispositivo o sincronizar los datos. En contextos clínicos, las mediciones basadas en cámaras podrían permitir a un cardiólogo analizar de manera más objetiva la salud cardíaca de un paciente a través de una videollamada.

Quizás la aplicación más obvia para la detección fisiológica basada en cámaras es la telesalud. El virus COVID-19 se ha relacionado con un mayor riesgo de miocarditis y otras afecciones cardíacas (del corazón) graves, y los expertos sugieren que se debe prestar especial atención a la protección cardiovascular y pulmonar durante el tratamiento.

Sin embargo, en la mayoría de los escenarios de telesalud, los médicos no tienen acceso a mediciones objetivas de la condición de un paciente debido a la incapacidad de capturar señales como los signos vitales del paciente. Esto preocupa a muchos pacientes porque les preocupa la calidad del diagnóstico y la atención que pueden recibir sin mediciones objetivas. La detección ubicua podría ayudar a transformar la forma en que se lleva a cabo la telesalud y también podría contribuir a establecer la telesalud como una forma convencional de atención médica.

Por último, la capacidad de ejecutarse a una frecuencia de cuadro alta permite la detección oportunista (por ejemplo, obtener mediciones cada vez que mira su teléfono) y ayuda a capturar dinámicas de forma de onda que podrían usarse para detectar fibrilación auricular, hipertensión y variabilidad de la frecuencia cardíaca donde hay alta. -Las velocidades de fotogramas (al menos 100 Hz) son un requisito para obtener mediciones precisas de la dinámica de la forma de onda.

Todos los detalles se pueden leer en el documento del equipo, "Redes de atención de cambio temporal multitarea para la medición de signos vitales sin contacto en el dispositivo", que fue aceptado en la 34.ª Conferencia sobre sistemas de procesamiento de información neuronal (NeurIPS 2020) y se presentará en una charla de Spotlight el lunes 7 de diciembre de 6:15 p. m. a 6:30 p. m. (hora del Pacífico).