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神奇!智能手机自拍竟能筛查胰腺癌

胰腺癌预后不佳,五年生存率仅为9%,部分原因是因为没有指示症状或非侵入性筛查工具在肿瘤传播之前识别肿瘤。现在,华盛顿大学(UW)的研究人员开发了一个可以让人们轻松筛查胰腺癌和其他疾病的应用程序——通过智能手机拍摄个人自拍照。

BiliScreen应用程序使用智能手机的相机、计算机视觉算法和机器学习工具来检测人眼巩膜或白色部分升高的胆红素。

胰腺癌以及其他疾病最早的症状之一是黄疸(血液中胆红素逐渐积聚引起的皮肤和眼睛的变色)。当胆红素水平最低限度升高但在肉眼可见之前,能够检测到黄疸迹象的能力或可成为处于风险个体全新的筛查计划。

在70人的初步临床研究中,BiliScreen应用程序与3D打印盒结合使用,控制眼睛暴露于光照——与目前使用的血液测试相比,准确识别了89.7%的病例。

BiliScreen基于UW的普适计算实验室(UW's Ubiquitous Computing Lab)的早期工作。该实验室既往开发了BiliCam,它是一款智能手机应用程序,通过拍摄宝宝的皮肤来筛查新生儿黄疸。《Pediatrics》最近的一项研究表明,BiliCam提供了530例婴儿胆红素水平的准确估计。

医生目前用于测量胆红素水平的血液检查——除非有担忧的理由,通常不对成年人施用——需要保健专业人员使用,并且不便于频繁筛查。BiliScreen旨在成为一种易于使用的非侵入性工具,可帮助确定某人是否应咨询医生进行进一步测试。除诊断外,BiliScreen还可以缓解需要频繁胆红素监测的胰腺癌患者的负担。

在成年人中,眼睛的白色部分对胆红素水平的变化比皮肤敏感,这可能是胰腺癌、肝炎或一般无害的Gilbert综合征的早期预警标志。与皮肤颜色不同,所有种族中巩膜的变化更为一致。

然而,过去当人们注意到巩膜变成微黄色时,胆红素水平已经引起关注。UW团队想知道计算机视觉和机器学习工具是否可以在人肉眼发现颜色变化之前发现眼睛中的颜色变化。

BiliScreen应用程序使用智能手机的内置相机和闪光灯拍摄人眼的照片。该团队开发了一种计算机视觉系统用于自动和有效地隔离眼睛的白色部分,这是医疗诊断的有价值工具。然后该应用程序根据反射和吸收的光的波长计算巩膜的颜色信息,并使用机器学习算法将其与胆红素水平相关联。

研究团队的后续计划包括在更广泛的处于黄疸和潜在病症风险的人群中测试应用程序。
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