本周，美国布朗大学和罗德岛医院的Selim Suner及其同事发表在PLOS ONE杂志上的一项新研究称，用智能手机的标准摄像头拍摄的人的内眼睑照片可以用来筛查贫血。

贫血是一种血红蛋白浓度较低的疾病，约有5.6%的美国人和超过25%的全球人口患有贫血。严重贫血是发病率和死亡率的一个重要危险因素，尤其是儿童、老年人和慢性病患者。对于廉价、方便和非侵入性的即时护理工具来筛查和诊断贫血的需求尚未得到满足。

此前的研究表明，贫血患者的下眼睑内部——即眼睑结膜——会显得苍白。在这项新的研究中，研究人员获得了142名患者的睑结膜的智能手机图像，这些患者的血红蛋白水平各不相同。他们把照片放大到结膜的一个小区域，并开发了一种优化颜色分辨率的新算法，以及一个将结膜颜色(与周围皮肤和眼白相比)与血红蛋白水平联系起来的预测模型。然后，研究小组在收集了202名新患者的照片上测试了新算法。

在分析这组新的照片时，模型预测贫血的准确性为72.6% (CI 71.4-73.8)，灵敏性为72.8%(71-74.6)，特异性为72.5%(70.8-74.1)。临床输血阈值的准确性更高，低输血阈值的准确率为94.4%(93.7-95.0)，高输血阈值的准确率为86%(85.0-86.9)。肤色没有改变结果，但图像质量有一定的影响。研究结果表明，一款智能手机应用程序可以用于在没有血检基础设施的远程医疗或远程环境中筛查贫血。

作者补充说:“智能手机摄像头拍摄到的下眼睑血管表面的图像可以用来估计血红蛋白浓度，预测贫血。贫血是一种严重的健康问题，折磨着全世界数十亿人，在发展中国家影响更大。利用非侵入性技术来检测贫血为广泛的筛查、早期诊断和治疗打开了大门，特别是在医疗资源匮乏的地区。”

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Prediction of anemia and estimation of hemoglobin concentration using a smartphone camera