Как камера вашего смартфона смогла бы выявлять сахарный диабет

Несмотря на обширную функциональность современных смартфонов, производители почему-то отдали все инструменты слежения за здоровьем именно смарт-часам и фитнес-браслетам. Даже те, кто не выпускает самостоятельно ничего другого, кроме смартфонов, косвенно признают за носимой электроникой право на монополию по отслеживанию состояния здоровья пользователей. Единственной компанией, которая решила изменить сложившуюся практику, была Samsung. Она начала оснащать свои смартфоны пульсометром, но потом благополучно об этом забыла. А, между тем, развивать тему здравоохранения можно было и дальше.

Что за трэш? Камера Galaxy Note 20 за 100 тысяч рублей запотевает сама по себе

Камера современных смартфонов может использоваться для определения сахарного диабета. К такому выводу учёные из Калифорнийского университета в Сан-Франциско пришли в ходе множественных испытаний. Их эксперимент показал, что обыкновенный фото-модуль и вспышка, не оснащённые дополнительным обвесом, обеспечивают диагностику этого заболевания с точностью до 80%. Это хороший показатель, учитывая, что все расчёты и диагностические процедуры проводятся не в лаборатории, а в домашних условиях.

Предлагаемая учёными методика выявления диабета основывается на фотоплетизмографии, или, проще говоря, на просвечивании тканей при помощи светового излучателя для определения особенностей кровяного потока. В роли излучателя используется вспышка, а в роли сканера — матрица камеры. Таким образом, например, определяется уровень кислорода в крови. Но если в случае с насыщением крови кислородом оценивается содержание гемоглобина (насыщенная кислородом кровь темнее, чем ненасыщенная), то при диагностике диабета датчики будут оценивать степень повреждения сосудов, вызванного диабетом.

У флагманов Samsung явные проблемы с камерами, но она знает, что делать

Для того, чтобы смартфоны научились распознавать повреждения сосудов, учёным пришлось протестировать более 50 тысяч подопытных, страдающих от диабета. В общей сложности им провели 2,6 миллиона измерений, а затем предоставили полученные данные нейросети, которая на их основе начала самообучаться. По итогам самообучения алгоритмы научились выявлять заболевание достаточно эффективно, чтобы методику можно было применять в быту. Ведь, несмотря на то что по точности она уступает инвазивным способам, по безболезненности и удобству превосходит их многократно.

Почему макро-камера — самый бесполезный компонент Android-смартфонов

Источник

Следующая новость
Предыдущая новость

Простой способ настроить VPN на компьютере и мобильных устройствах Atlas VR: российский образовательный проект на базе виртуальной реальности" В США создали высокоточную ракету Samsung исправила недостатки Galaxy Fold Канадский политик выступил против внедрения 5G от Huawei

Последние новости