一项开创性的研究推出了一款人工智能驱动的智能手机应用程序，通过用户指甲的照片无创筛查贫血。研究显示，该应用程序提供的血红蛋白估计值与传统实验室测试相当，已有超过140万次测试由超过20万用户完成。预计有8300万美国人和全球超过20亿人面临高贫血风险——这些人群将从这一可获得的筛查工具中显著受益。该应用程序提供了一种低成本、可扩展的解决方案，提升了特别是在服务不足和偏远社区的可及性，同时实现实时健康监测和更早干预。
贫血影响着全球超过20亿人，包括估计8300万名高风险的美国人。现在，一款新应用程序直接向消费者提供可靠、可获得的筛查。
一项由查普曼大学教授及福勒工程学院创院院长L. Andrew Lyon博士共同撰写的新研究揭示了无创健康技术的重大进展：一款使用人工智能和用户指甲照片来检测贫血的智能手机应用程序。
该研究发表在《美国国家科学院院刊》上，证明了这个无创、AI增强的应用程序提供的血红蛋白估计值与传统实验室检测相媲美。超过140万次测试由超过20万用户进行，该应用程序代表了一种可扩展、低成本的解决方案，扩大了贫血筛查的可及性，尤其是在服务不足和偏远社区。
随着可及性的提高，该应用程序将可靠的筛查直接带到消费者手中，使实时健康监测和更早干预成为可能，使用户能够在不等待实验室结果的情况下做出明智的决定。虽然不旨在自我诊断，该应用程序帮助用户了解何时咨询医疗提供者。
该应用程序对慢性贫血患者尤为重要，如肾病或癌症患者，他们往往需要频繁监测。研究显示，这些患者个性化应用的使用使准确性提高近50%，能够更安全、简单地进行居家管理。
“这项研究历时超过八年，是改善医疗可及性的重要一步，”Lyon博士说。“它证明了长期合作和通过创新赋能患者的承诺。”
主要发现：
– 利用智能手机摄像头和AI驱动的指甲分析进行超过400万次测试。
– 血红蛋白（Hgb）估计显示平均绝对误差为±0.72 g/dL，在Hgb >10 g/dL的用户中提高至±0.50 g/dL。
– 地理位置数据使美国首个县级贫血患病率地图得以实现。
– 针对慢性贫血患者的应用个性化提高了准确性（从±1.36改善至±0.74 g/dL）。
– 用户现在可以在家中跟踪他们的血红蛋白水平，减少频繁就诊的需求。
– 传统血液检测耗时、昂贵且需要临床基础设施。这一工具提供了低成本、无创替代方案，并具备大规模扩展能力。
