グレゴリー・D・ジェイ、医学博士
クレジット: ブラウン大学
新しい前向きの検証研究では、スマートフォン アプリケーションが、非侵襲的でリアルタイムの検出と分類に有用で正確なツールであるとみなされました。 貧血 結膜画像の使用.1
この研究は、結膜のデジタル画像を使用して貧血を予測するために開発された新しい 32 ビット画像処理手法を利用したスマートフォン ベースのアプリの臨床使用を初めて評価したもので、リアルタイムのローカル処理が行われました。
「貧血の有病率の高さと、それに関連する罹患率と死亡率を考慮すると、健康合併症のリスクを軽減し、未治療の貧血に伴う社会的および経済的負担を軽減するには、正確で利用しやすい貧血スクリーニングツールの開発が不可欠である」と調査チームは書いている。 、ブラウン大学ウォーレン・アルパート医科大学のグレゴリー・D・ジェイ医学博士が率いる。
貧血は世界人口の 22.8% に影響を及ぼしており、特に幼児、月経中の女性、妊娠中または産後の女性は血中ヘモグロビン (Hb) 濃度の低下によって影響を受けます。2 貧血の臨床合併症には、免疫系の機能不全、認知機能や運動機能の発達の遅れなどが含まれる場合があります。したがって、社会経済的決定要因を理解し、早期診断を優先するための新しいツールを作成することが重要です。
貧血の重症度を測定するための標準検査は全血球計算 (CBC) で構成されますが、これには多大なリソースが必要で、結果が得られるまでに最大 4 時間かかる場合があります 3。その結果、CBC の収集は、適切な情報が得られる地理的地域に限定される可能性があります。医療インフラが不足している地域では貧血が不釣り合いに蔓延しているにもかかわらず、医療インフラが整備されている。
このため、ジェイ氏らは、貧血の迅速なスクリーニングを可能にする、アクセス可能で非侵襲的なポイントオブケアツールに対する満たされていないニーズがあることを指摘しました。1 眼瞼結膜と眼瞼結膜の RAW 画像を記録するスマートフォン画像アプリのパフォーマンスこの分析のために測定された組織表面の高色相比に基づいて Hb 濃度を推定します。
2022年6月から2023年2月までに救急外来を受診した患者（n = 435）の簡易サンプルを使用して、専用のスマートフォンを使用して両側結膜の画像を取得しました。 参加患者は、CBC に基づいて異常な Hb レベルを研究助手に通知する電子医療記録アラートに基づいて特定されました。
研究者らは、内蔵モバイル アプリを使用して、各画像から高い色相比を計算し、それらを検査室で測定された Hb (HBI) と相関させました。 結膜 Hb 濃度推定値 (Hbc) は、モバイル アプリから即座に入手できました。
記録された画像が 1 つだけだったために 9 人の被験者が除外された後、426 人の被験者が最終分析のために残されました。 平均年齢は53歳、55.2％が女性でした。
ほとんどの患者（81.7%）は血清学的検査により軽度の貧血を示し、重度（3.8%）および極度（1.6%）の貧血を示す被験者は少なかった。 ただし、アプリは極度の貧血カテゴリで最高の精度を示しました (
全体として、JayらはHBcの精度がすべての貧血カテゴリーで75.4%（95% CI、71.3～79.4）であり、女性では著しく低いと判断した（曲線下面積） [AUC]男性（AUC、0.79）よりも0.74）。 男性と女性を合わせた貧血予測に対する HBc の感度と特異度は、それぞれ 54.3 (95% CI、46.9 ～ 61.8) と 89.7 (95% CI、86.0 ～ 93.5) でした。
一方、Bland-Altman プロットを利用して、HBc 測定値と HBl 測定値の間の一致を評価しました。 Bland-Altman プロット分析では、バイアスが 0.10、一致限界 (LOA) が (-4.73、4.93 g/dL) であることが示されました。
研究チームはまた、輸血閾値の上昇がHBcの感度と特異性に及ぼす影響を判断するために、受信者動作特性（ROC）曲線を計算した。 制限的輸血閾値の AUC (
ジェイ氏らは、スマートフォンアプリが貧血の非侵襲的スクリーニングが治療に役立つさまざまな医療現場で重要な臨床的有用性を実証できる可能性があると示唆した。
「スマートフォンが普及するにつれ、非侵襲的なスマートフォンベースの貧血スクリーニングツールは、血液検査を受けられない患者に対してタイムリーかつ安価な貧血スクリーニングを可能にする前臨床および臨床ツールとして機能する可能性があります。」とジェイ氏らは述べた。
参考文献
1715986148
#スマホアプリで結膜画像から貧血を正確に検出
2024-05-17 22:00:16