App影脸查心房颤动 中大证95%準

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发布时间:06-06 05:37
App影脸查心房颤动 中大证95%準 中大内科及药物治疗学系副教授甄秉言(图)率领团队研究,利用手机应用程式分析面部脉动光感(PPG)信号,为用家初步诊断有否患心房颤动。团队于全球率先验证到该方式準确率达95%,为全面推动房颤筛查提供新方向。(郭庆辉摄)App影脸查心房颤动 中大证95%準 中大研究团队研究同时分析多人心房颤动的可行性。团队利用相机录影1分钟,同时记录5人的面部脉动光感(PPG)信号,再利用程式分析片段收集的数据,从而分析各人的心跳率。团队研究25人,当中15人为心房颤动患者,初步研究结果显示準确度达96%。(中大医学院提供)App影脸查心房颤动 中大证95%準 App影脸查心房颤动 中大证95%準 App影脸查心房颤动 中大证95%準 App影脸查心房颤动 中大证95%準 prev next

目前国际上未有心房颤动筛查的指引,部分隐性病人病发前没有病徵,亦有患者是间歇病发,筛查难一击即中。中文大学医学院利用手机应用程式(App)分析不同人的脉动光感(PPG)信号,记录面部血液流动信号,并转化为心跳率,为用家初步诊断有否患房颤。团队于全球率先验证到该方式準确率达95%,为全面推动房颤筛查提供新方向。

率领团队作上述研究的中大内科及药物治疗学系副教授甄秉言表示,目前心房颤动检查方式包括把脉、手持心电图等,但準确率有待提高,加上有患者属间歇病发,部分要先后检查3次才发现问题,因此要探讨成本效益高、有随机性的筛查方法。

记录面部血流动信号 转化心跳率

甄说得悉美国麻省有科技公司开发手机应用程式,可利用镜头侦测手指及面部的PPG信号,分析用家的心跳率,团队根据现有的程式,验证两种方法检测心房颤动的準确率。

他解释,血液经过皮下组织,每次心跳血氧含量会随之改变,该应用程式利用手机镜头的感光原件,记录光线于血管中血液量变化时的信号(即PPG信号),产生的波频等同心跳率。透过应用程式,手机前置镜头可分析面部信号,用手指接触后镜则可分析手指的信号。

另可侦测手指信号

团队于至11月30日期间,招募威尔斯亲王医院心脏科的病人测试,最终217名病人完成检查。团队为病人安排3种测试,包括面部及手指的PPG信号,以及用作确诊的12导联心电图,当中分析PPG信号需做3次测试,每次历时20秒。

在测试的病人中,近35%(75人)患心房颤动,结果显示,面部及手指测试準确率分别为95.4%及93.5%,团队认为面部非触式筛查方法方便快捷,準确性高,有潜力应用于遥距筛查。有关研究已于《美国心脏协会期刊》发表。

甄秉言又表示,接受测试的病人均为黄种人,尚未知该应用程式对其他肤色的準确性,加上病人住院均没化妆,日后能否应用于有化妆者仍属未知之数。

一相机同时筛查5人 96%準确

对于发展方向,甄认为应脱离手机限制,如可研究用高像素镜头,一次过分析多人的面部PPG信号,日后或可在诊所门外放置镜头,在病人等候期间分析,随机筛查市民有否心房颤动,达至更高成本效益。甄的另一研究已初步证实,一部相机可同时为5人作房颤筛查,準确率达96%。

甄说,公立医院门诊每年约有530万人求诊,当中三成(约160万人)是65岁以上,按筛查发现率为1.4%推算,估计每年可筛查出2.2万宗新症,若有六成人透过口服薄血药治疗,他相信透过筛查,本港每年至少可避免400宗中风个案。



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