Microsoft Research พัฒนาเทคโนโลยีเพื่ออ่านชีพจร การหายใจ และจังหวะการเต้นของหัวใจโดยใช้กล้องสมาร์ทโฟนของคุณ

วิจัยไมโครซอฟท์ ได้พัฒนาเทคโนโลยี ซึ่งใช้กล้องสมาร์ทโฟนสำหรับผู้บริโภคสำหรับการวัดทางสรีรวิทยาแบบไร้การสัมผัสใน telehealth และอื่นๆ

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา นักวิจัยได้ค้นพบว่าเว็บแคมและกล้องโทรศัพท์มือถือที่มีมากขึ้นเรื่อยๆ ร่วมกับอัลกอริธึม AI สามารถใช้เป็นเซ็นเซอร์ตรวจสุขภาพที่มีประสิทธิภาพได้ วิธีการเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการวัดการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดอ่อนมากในลักษณะที่ปรากฏของร่างกายในช่วงเวลาต่างๆ ในหลายกรณีการเปลี่ยนแปลงที่มองไม่เห็นด้วยตาเปล่าของมนุษย์เพื่อกู้คืนข้อมูลทางสรีรวิทยา

ทีมนักวิจัยจาก Microsoft Research, University of Washington และ OctoML ได้ร่วมมือกันสร้างวิธีการวัดสัญญาณชีพของหัวใจและหลอดเลือดด้วยแสงแบบออปติคัลบนอุปกรณ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ แนวทางนี้ใช้เทคโนโลยีกล้องในชีวิตประจำวัน (เช่น เว็บแคมและอุปกรณ์เคลื่อนที่) และเครือข่ายความสนใจแบบโน้มน้าวใจแบบใหม่ที่เรียกว่า MTTS-CAN เพื่อทำให้การวัดหัวใจและปอดแบบเรียลไทม์เป็นไปได้บนแพลตฟอร์มมือถือด้วยความแม่นยำล้ำสมัย

กระบวนการทางสรีรวิทยาเช่นการไหลเวียนของเลือดและการหายใจเปลี่ยนรูปลักษณ์ของร่างกายอย่างละเอียดเมื่อเวลาผ่านไป กล้องสมาร์ทโฟนสามารถรับแสงสะท้อนนี้ และการเปลี่ยนแปลงความเข้มของพิกเซลเมื่อเวลาผ่านไปสามารถนำมาใช้เพื่อกู้คืนแหล่งที่มาของรูปแบบเหล่านี้ได้ (กล่าวคือ ชีพจรและการหายใจของบุคคล) การใช้แบบจำลองการมองเห็นที่มีพื้นฐานมาจากความรู้เกี่ยวกับกระบวนการทางสรีรวิทยาเหล่านี้ วิดีโอของบุคคลสามารถประมวลผลเพื่อกำหนดอัตราชีพจร การหายใจ และแม้แต่ความเข้มข้นของออกซิเจนในเลือดได้

เทคโนโลยีนี้สามารถใช้กับสิ่งธรรมดาๆ เช่น ฟิตเนส ความเป็นอยู่ที่ดี และการใช้งานทางคลินิก สำหรับผู้บริโภคทุกวัน การตรวจสอบที่บ้านและการติดตามการออกกำลังกายสะดวกยิ่งขึ้น ลู่วิ่งหรืออุปกรณ์ออกกำลังกายที่บ้านอัจฉริยะสามารถติดตามค่าพลังของคุณอย่างต่อเนื่องระหว่างวิ่ง ตัวอย่างเช่น คุณไม่จำเป็นต้องสวมอุปกรณ์หรือซิงค์ข้อมูล ในบริบททางคลินิก การวัดโดยใช้กล้องเป็นหลักจะช่วยให้แพทย์โรคหัวใจสามารถวิเคราะห์สุขภาพหัวใจของผู้ป่วยได้อย่างเป็นกลางมากขึ้นผ่านการสนทนาทางวิดีโอ

บางทีแอปพลิเคชั่นที่ชัดเจนที่สุดสำหรับการตรวจจับทางสรีรวิทยาจากกล้องคือสุขภาพทางไกล ไวรัส COVID-19 เชื่อมโยงกับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของกล้ามเนื้อหัวใจตายและภาวะหัวใจเต้นผิดปกติอื่นๆ และผู้เชี่ยวชาญแนะนำว่าควรให้ความใส่ใจเป็นพิเศษกับการป้องกันโรคหัวใจและหลอดเลือดและปอดในระหว่างการรักษา

อย่างไรก็ตาม ในสถานการณ์สุขภาพทางไกลส่วนใหญ่ แพทย์ไม่สามารถเข้าถึงการวัดสภาพของผู้ป่วยได้อย่างเป็นกลาง เนื่องจากไม่สามารถจับสัญญาณ เช่น สัญญาณชีพของผู้ป่วยได้ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับผู้ป่วยจำนวนมากเพราะพวกเขากังวลเกี่ยวกับคุณภาพของการวินิจฉัยและการดูแลที่พวกเขาจะได้รับโดยไม่ต้องวัดตามวัตถุประสงค์ การตรวจจับทุกหนทุกแห่งสามารถช่วยเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินการด้านสุขภาพทางไกล และอาจนำไปสู่การสร้างสุขภาพทางไกลเป็นรูปแบบหลักของการดูแลสุขภาพ

สุดท้าย ความสามารถในการทำงานที่อัตราเฟรมสูงทำให้สามารถตรวจจับฉวยโอกาส (เช่น รับค่าการวัดทุกครั้งที่คุณมองที่โทรศัพท์ของคุณ) และช่วยจับไดนามิกของรูปคลื่นที่สามารถใช้เพื่อตรวจจับภาวะหัวใจห้องบน ความดันโลหิตสูง และความแปรปรวนของอัตราการเต้นของหัวใจเมื่อสูง -อัตราเฟรม (อย่างน้อย 100Hz) เป็นข้อกำหนดในการให้ผลการวัดที่แม่นยำของไดนามิกของรูปคลื่น

รายละเอียดทั้งหมดสามารถอ่านได้ในบทความของทีม “Multi-Task Temporal Shift Attention Networks for On-Device Contactless Vitals Measuring” ซึ่งได้รับการยอมรับในการประชุม 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020) และจะนำเสนอใน Spotlight talk ในวันจันทร์ที่ 7 ธันวาคม เวลา 6:15-6:30 น. (PT)