App影脸查心房颤动 中大证95%准(组图)
发布 : 2018-6-22 来源 : 明报新闻网 用微信扫描二维码，分享至好友和朋友圈 | 加关注  明声网温哥华 微信公众号 |
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准确率达95%，为全面推动房颤筛查提供新方向。（郭庆辉摄）
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，初步研究结果显示准确度达96%。（中大医学院提供）
明报记者 许芳文
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，但准确率有待提高，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准确率。
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2016年4月1日至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，面部及手指测试准确率分别为95.4%及93.5%，团队认为面部非触式筛查方法方便快捷，准确性高，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准确性，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%准确
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，准确率达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。