当您看到朋友的自拍照或现场传播时，很少有人认为这些普通视频确实隐藏了有关血管健康的重要信息。更令人惊讶的是，可以通过人工智能技术提取这些信息，以提供医学诊断的新可能性。创新的研究是由约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的一名研究团队进行的，由Yuzhe Yang，Shicper of Computer Sciences的Roni Senguta和医学院的Livia de Picker共同进行。这些发现发表在2024年CVPR计算机视觉上的高级会议上（计算机视觉和IEEE/CVF会议的模式识别）。有兴趣获取更多技术细节的读者可以获得原始文档的更多技术细节。在日常生活中，我们的心每分钟弯曲60至100次，为我们的身体抽血。这个过程就像一个复杂的水泵系统EM，每次击败会导致血管中的压力波动。有趣的是，这些小压力的变化确实传给了我们皮肤的表面，从而导致非常微妙的颜色变化。这些变化完全超出了人眼的感知，但是相机可以捕获此信息。研究人员的主要发现是，通过分析正常视频中这些几乎看不见的颜色变化，人工智能系统可以精确确定一个人是否具有异常的血管功能。这就像将超级眼镜戴在计算机上，以了解您的脉管系统的工作原理。这项技术的医学重要性非常重要。非法血管功能通常是心血管疾病的早期迹象，包括高血压，动脉硬化和心脏病等令人毛骨悚然的鼻子。传统的测试方法通常需要专门的医疗设备，例如水硫化物，心电图或超声设备，必须是P在医院或诊所中得到形成。但是，这项新技术使任何人都可以在家中的常规摄像头设备参加备用健康检查。研究团队开发的系统的实际原理可以理解为：当心脏收缩时，将血液推入动脉，从而在整个血管网络中产生压力波。当这些压力波扩散到皮肤表面的毛细血管时，它们会导致血管的轻微扩张和收缩。这种变化并不能完全识别人的眼睛，但是相机传感器可以在前记录小光学更改。人工智能系统的培训过程就像教学学生识别复杂的模式一样。研究人员收集了大量视频数据，包括健康人的视频样本和具有异常血管功能的人。通过学习这些样本的细微差别，系统逐渐获得了相关信息关于常规视频的血管健康。在技术实施层面，研究人员使用深度学习技术来分析视频信号。第一个系统预先视频以消除任何噪声和其他干扰因素。接下来，通过复杂的计算提取心血管信号的特征。最后，训练有素的模型根据这些特征确定血管功能的状态。实验结果表明，该系统促进了异常血管功能的检测。在测试中，系统可以识别出高精度血管问题的人。更重要的是，可以在完全接触情况下进行此测试，甚至不需要知道该验证的受试者已经接受了健康评估。该技术应用程序的观点非常广泛。首先，它可用于大规模的健康考试。例如，在机场，购物中心或其他公共场所，通过监视摄像机传递给人们时，他可以进行未认可的健康评估，以快速检测可能的心血管风险群体。其次，在Telesalud领域，患者可以通过在家视频通话来接受医生的初步诊断，医生可以通过分析患者视频的信号来获得其他生理信息。这项技术对于个人健康管理也很有价值。人们可以定期使用智能手机和其他设备来监控其健康状况，并及时检测其身体状况的变化。这种方便的监测方法可以鼓励更多的人注意心血管健康，从而实现早期预防疾病。当然，这项技术仍然面临一些挑战。检测到视频的质量对诸如照明条件，摄像头分辨率和发射角等因素的重要影响会影响系统的准确性。此外，去瓜兰TEE是系统的通用性，不同颜色，年龄和皮肤类型的人之间信号的特征可能存在差异，并且需要更多样化的训练数据。隐私保护也是必须严重的问题。尽管这项技术为健康监视提供了便利，但这也意味着个人的生理信息可能会通过视频误导。因此，必须在现实世界应用中建立严格的隐私保护机制，以确保个人健康信息的安全。从技术发展的角度来看，这项研究代表了计算机视觉与健康护理中的健康的重要进展。它展示了人工智能技术探索传统数据中隐藏信息的巨大潜力。预计深度学习算法和改善计算机功率的持续改进将提高T的精度和可靠性他的技术类型。研究人员还发现，不同类型的血管异常在信号中表现出独特的模式，这将是开发更复杂的诊断系统的基础。未来的系统不仅可以检测到是否存在血管问题，而且可以更彻底地分析疾病的特定类型和严重程度。该技术的成功激发了更相似的研究地址。研究人员正在研究是否可以通过视频信号（例如血糖水平，血氧饱和度和神经系统功能）来检测其他生理参数。如果所有这些研究都成功，它可能会导致一个全新的数字健康时代，普通相机设备成为强大的医疗诊断工具。从实际应用的角度来看，该技术的促进必须克服几个实际障碍。首先，存在监管机构批准和技术问题相关医生，只能与严格的临床验证和法规批准一起使用。第二个问题是技术标准化。必须建立统一的技术标准和质量控制系统，以确保不同设备和系统之间的兼容性和一致性。教育和培训也是重要的考虑因素。医学专家Sondebe学习如何使用和解释新诊断工具的结果。同时，公众必须了解该技术的收益和局限性，以避免依赖和过度滥用。成本效益分析表明，该技术具有良好的经济价值。与传统的健康检测设备相比，基于视频的测试系统更便宜且使用更方便，这使其可以显着降低健康检测阈值。本技术可以发挥重要作用，尤其是在医疗资源稀缺的领域。国际合作i在这一领域也变得越来越重要。来自不同国家和地区的人群之间的生理特征和疾病模式可能存在差异，需要国际合作来收集更多的数据并提高技术的全球适用性。最终，约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）团队的这项研究开辟了一个全新的窗口，以了解医疗和健康领域的巨大人工智能潜力。几年前，可以在常规视频中检测到血管健康的事实可能被认为是科幻小说，但现在是现实。这项技术更令人兴奋的是它的普遍性和便利性。无需昂贵的设备或专业的医疗环境。 Para获得重要的健康信息，您只需要常规的会议厅和智能算法即可。这种便利性可以彻底改变健康监测的意识和实践。当然，你也必须保持合理的态度。技术具有广泛的观点，但是它仍处于研究阶段，并且与大型商业应用还有一定距离。在实践中使用时，应将其视为传统健康验证而不是替代方案的补充。最终，这项研究显示了技术和医学整合的辉煌未来。在不久的将来，我们可以生活在更智能的健康监视环境中，在这种环境中，所有类型的普通设备都可以保护我们的健康。所有这一切的起点是研究人员发现，在这些常规视频图像中，我们的血管健康信息不断神秘，希望被发现和使用。对于普通读者而言，这项研究提醒我们，我们关注心血管健康，并希望开发人工智能技术。关于技术详细信息，有兴趣获取信息的读者可以咨询原始文章Publ在CVPR 2024会议上进行了更多专业信息。 P AQ1：通过视频检测血管健康的原则是什么？答：当心脏跳动时，血管中血液产生的压力波会传播到皮肤表面上的毛细血管，从而导致非常微妙的颜色变化。人眼无法检测到这些变化，但相机可以捕获它们。分析这些小的光学变化时，人工智能系统可以确定血管功能是否正常。 P2：这项技术可以替代TR Health ControlSADCHITICENAL吗？答：目前，它不能完全被传统的健康控制所取代。该技术更合适作为初步检测工具和传统测试的补充。好处包括便利，低成本和无联系，但仍需要对疾病，专业和医疗设备进行全面判断。 P3：一般人什么时候可以使用这项技术？答：这项技术OGY仍处于研究阶段，必须在实践中使用严格的临床验证和监管批准。研究小组毕业于约翰·霍普金斯大学，结果在CVPR 2024会议上发表。预计将开发针对普通消费者的产品数年。
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