一项新的研究表明，一种由人工智能驱动的工具可以使用高速视频来检测面部和手部皮肤的血液流动变化，这可能为筛查高血压和糖尿病提供了一种新的方法，而无需使用血压袖带、血液测试或可穿戴设备。
该研究发现，该系统准确地检测出了日本一家医院中绝大多数高血压和糖尿病患者。研究结果将于本周在芝加哥举行的美国心脏协会科学会议上公布。在完整的结果发表在同行评议的期刊上之前，它们被认为是初步的。
该研究的首席研究员、东京大学高级心脏病学系的项目研究员内田良子（Ryoko Uchida）表示，这种非接触式系统将允许人们“在自己舒适的家中，无需进行任何测试”，监测高血压和糖尿病。视频监控可以“以非侵入性、非接触性和非主动的方式”早期发现疾病，而无需经常佩戴设备或去医院检查。
高血压和糖尿病都会对血管造成损害，并微妙地改变血液流经血管的方式。研究人员使用每秒150帧的高速视频捕捉215人的脉搏波和面部和手部的血流运动，其中包括先前被诊断患有高血压和1型或2型糖尿病的人，以及健康的人进行比较。参与者的平均年龄为63岁，他们静静地坐在医院的椅子上，同时拍摄了5秒和30秒的视频图像。
代表血流特征的数字数据从视频中提取出来，并传输到计算机中，机器学习算法对其进行分析，通过测量脉搏波到达30个不同感兴趣区域的时间差异来检测高血压或糖尿病，其中22个在脸上，8个在手上。
同时使用连续血压监测仪测量血压。血糖是用糖化血红蛋白测试单独测量的，糖化血红蛋白测试测量过去两到三个月的平均血糖水平。
根据美国心脏协会和美国心脏病学会的指南，当与血压监测仪的测量结果交叉核对时，视频和算法组合系统在77人的亚组中检测1期高血压的准确率为94%，1期高血压的定义是收缩压（上限）为130-139 mmHg或舒张压（下限）为80-89 mmHg。
当与糖化血红蛋白测试交叉检查糖尿病时，视频算法系统在检测糖化血红蛋白得分至少6.5（糖尿病诊断的阈值）时准确率为75%。接受糖尿病检测的83人包括之前被诊断为1型和2型糖尿病的人，以及A1C评分为6.5或更高的人。
内田说，该系统仍处于开发的早期阶段，可能无法推广到其他人群。它不仅需要在日本以外的人身上进行测试，而且“所使用的摄像头和算法还没有在黑暗、明亮的环境或户外进行过测试，因此需要进行额外的研究，以确保该系统在任何地方都能正常工作。”
位于图森的亚利桑那大学医学院（University of Arizona College of Medicine）医学影像系教授兼系主任杰夫·鲁宾（Geoff Rubin）博士说，它的用处可能也有限。虽然该系统允许非接触式测试，但他说，它仍然需要人们遵守协议，这可能需要花费和其他测试方式一样多的时间和精力。
他问道：“假设人们愿意在一个受控的环境中安静地坐着，接受这个测试，为什么不戴上血压袖带，在同样的时间里抽一点血，然后得到一个绝对的答案呢？”
鲁宾没有参与这项研究，但他也是图森班纳大学医学成像临床服务主任。
“我持怀疑态度，但我很好奇，”他说。作者指出，可穿戴设备和遥感技术是可能彻底改变医疗保健的工具，但很多人并没有使用它们。以这种方式获取数据可能在某种程度上是有用的，但很多问题仍未得到解答。”
