河北
特拉维夫大学与舍巴医疗中心的一项新合作研究标志着在无创血液检测方面取得了重大进展，这是市场上最迫切需要解决的问题之一。研究人员开发了一种基于人工智能的系统，能够利用一段拍摄眼结膜血管的短视频来评估血红蛋白水平和红细胞计数，无需针刺或抽血。眼结膜就是覆盖在眼白上的那层透明薄膜。
该研究由塔米尔·丹尼斯，特拉维夫大学硕士毕业生开展，与海姆·苏霍夫斯基教授（物理与天文学院）和利奥尔·沃尔夫教授（布拉瓦特尼克计算机科学与人工智能学院）的研究团队合作，并与舍巴医疗中心的研究人员共同完成，包括电生理诊所兼视网膜研究实验室主任伊加尔·罗滕施特赖希教授和研究主任兼视网膜修复实验室负责人伊法特·谢尔-罗森塔尔博士。研究结果已发表在《npj Digital Medicine》期刊上。
血液检测是全球最常进行的医疗程序之一，但仍依赖侵入性采血和复杂的实验室处理。此前针对身体特定部位的研究尝试，未能证明检测结果与血液指标之间存在显著关联。
研究人员指出，这项新技术最终有望让检测变得更快、更方便，尤其是在医疗服务获取受限的地区。该研究强调，贫血是全球最常见的疾病之一，影响全球约30%的人口。
将眼部视频转化为血液数据
该研究介绍了一种叫“视频到血管”的技术，它可以将眼结膜微小血管的高倍放大视频记录转化为一种简洁的数字化形式，用来呈现血管结构和血流动态。然后，这些信息会被输入到一个经过训练的人工智能系统里，用来找出血流特征和重要血液指标（比如血红蛋白（Hb）水平和红细胞（RBC）计数）之间的关联。
该研究纳入了224名参与者，他们均接受了标准血液检测，并用50倍放大的RGB相机拍摄了结膜。每位参与者的双眼各拍摄了10秒的视频。
该研究的主要发现是，该系统检测贫血的准确率达到了82.8%，算是比较高的。此外，该系统的预测结果和实验室结果在血红蛋白水平和红细胞计数方面都有很强的关联。
为什么微小血管很重要
据研究人员称，该系统最突出的能力之一，就是能检测出极细血管之间的细微差异。研究发现，这些血管的信息对预测血红蛋白水平来说是最准确的。
研究人员解释说，在非常狭窄的血管中，血细胞排成一列移动，这使得更容易辨别血流的模式以及与血红蛋白浓度相关的变化。仅在这些小血管上训练的模型，效果明显好于那些用较大血管训练的模型。
另一个关键发现是视频处理的重要性。研究人员证明，稳定眼动和去除数字噪声显著提高了系统的性能。当这些步骤从流程中省略时，血红蛋白的预测相关性下降了38%，红细胞计数则下降了19%。
从概念验证到未来应用
研究人员强调，这仍然只是一个概念验证阶段的研究，在这项技术真正用到临床之前，还需要更广泛、更多样化的研究。尽管如此，他们相信它最终可以发展成为一种小巧的手持设备，作为一线筛查工具，在诊所、社区医疗机构甚至家里都能用。
“一种新的生理信息来源”
Denis解释说：“最吸引我们的一点是，在眼睛的这个区域，你不仅可以看到血管，有些情况下，你甚至能直接看到血液在流动。这让结膜成为一个非常独特、很值得研究的地方。
“对我们来说，这代表了一种获取生理信息的新途径，当它与图像处理和人工智能相结合时，可能彻底改变检测的体验和获取方式。我们的研究是朝这个方向迈出的第一步。
“从一开始，这项研究让我感到兴奋的是，它有可能真正改变人们的生活，尤其是在医疗基础设施可及性有限的地方。”
罗滕施特赖希总结道：“我们认为这项研究是迈向新一代无创医学检测的重要一步。仅通过一段眼部血管的短视频就能提取一个人的血液指标信息，这展示了将物理学、光学和人工智能结合应用于医学的巨大潜力。
“尽管这仍是一项早期研究，但结果非常令人鼓舞，这表明未来有望实现更快、更简单、更易获取的筛查检测，甚至可以在医院之外进行。我们相信，这类技术最终可能让更多人能够获得医学诊断，并减轻全球患者的负担。”
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