Anämie ist ein Zustand, der durch einen Mangel an Eisen im Körper verursacht wird. Es tritt normalerweise bei Frauen und Kindern auf, obwohl es auch ein Symptom für ein ernsteres Problem sein kann. Es wird geschätzt, dass mehr als 25 % der Weltbevölkerung an diesem Problem der roten Blutkörperchen leiden.
Bisher die einzige Möglichkeit, dies zu erkennen Eisenmangel Es ist durch Bluttests. Eine Studie legt jedoch nahe, dass wir durch Fotografieren des inneren Augenlids eine Anämie erkennen können. Forscher aus Rhode Island entwickelten ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell, um Fotos der Innenseite der unteren Augenlider von Menschen zu analysieren, die als palpebrale Bindehaut bekannt ist und bei Anämie blasser erscheint.
Neue Methode zur Diagnose von Anämie
diese neue Studie könnte eine zugänglichere Diagnosemethode bieten. Anämie hat einen großen Einfluss auf die Gesundheit der Weltbevölkerung. Die Forscher verwendeten ein Smartphone, um die Hämoglobinkonzentration vorherzusagen und Anämie zu erkennen.
Experten sagen, dass eine Anämie ein signifikanter Risikofaktor für die Sterblichkeit ist, insbesondere in gefährdeten Bevölkerungsgruppen wie Kindern, älteren Menschen und chronisch Kranken. Es besteht jedoch ein Bedarf, nicht-invasive, zugängliche und kostengünstige Point-of-Care-Tools zu finden, um den Zustand zu erkennen und zu diagnostizieren.
Aus der Studie erhaltenes Bild
Einige frühere Studien haben gezeigt, dass die Innenseite des unteren Augenlids bei Anämie blasser erscheint und ein genauerer Indikator für den Zustand ist als die Handflächen oder Nagelbetten einer Person. Auf dieser Grundlage erhielten die Forscher Smartphone-Bilder der Lidbindehaut von 142 Patienten mit unterschiedlichsten Hämoglobinwerten.
Sie vergrößerten in jedem Foto einen kleinen Bereich der Bindehaut und entwickelten einen neuen Algorithmus zur Erhöhung der Farbauflösung: die Fähigkeit jedes Pixels, eine Vielzahl von Farbtönen darzustellen. Anschließend entwickelten sie ein Vorhersagemodell, das die Farbe der Bindehaut im Vergleich zur umgebenden Haut und dem Weiß der Augen mit dem Hämoglobinspiegel verknüpft.
Anschließend testeten die Forscher die neuen Algorithmen an Fotos von weiteren 202 neuen Anämiepatienten. Bei der Analyse der neuen Fotos hatte der Algorithmus a 72 Prozent Genauigkeit bei der Erkennung von Anämiea.
Die Genauigkeit der Transfusionsschwellen war höher, mit 94,4 % Genauigkeit für eine niedrige Transfusionsschwelle und 86 % Genauigkeit für eine höhere Schwelle. Die Transfusionsschwelle bezieht sich auf den Grad der Anämie, der eine Bluttransfusion erfordert. Dieser liegt Experten zufolge normalerweise bei einem Hämoglobinwert von 7,0 g/dL [Gramm pro Deziliter].
Ein Foto könnte die Erkennung beschleunigen
Der Hautton veränderte die Ergebnisse nicht, obwohl die Bildqualität einen gewissen Einfluss hatte. Die Ergebnisse legen nahe, dass eine mobile App verwendet werden könnte, um in einer entfernten oder telemedizinischen Umgebung, in der keine Bluttests verfügbar sind, nach Anämie zu suchen. Vor allem in Entwicklungsländern.
"Der Einsatz nicht-invasiver Techniken zur Erkennung von Anämie öffnet die Tür für eine weit verbreitete Erkennung, Frühdiagnose und Behandlung. Besonders in ressourcenarmen Umgebungen, in denen der Zugang zur Gesundheitsversorgung schlecht ist“, kommentieren die Autoren der Studie.