Om vast te stellen of je de kans loopt bloedarmoede te ontwikkelen kan een smartphone best wel eens genoeg zijn. Onderzoekers aan Brown University (V.S.) hebben een algoritme ontwikkeld dat in meer dan 70% van de gevallen naderende bloedarmoede kan voorspellen. Door simpelweg een foto van de binnenzijde van je onderste ooglid te maken kan het hemoglobinegehalte in je bloed ingeschat worden dankzij kunstmatige intelligentie.
Bloedarmoede komt in ons land voor bij 12,5% van de bevolking; wereldwijd is dat bijna het dubbele. Vooral bij jonge kinderen, vrouwen –met name wanneer ze zwanger zijn-, schoolgaande kinderen en ouderen komt de aandoening veel voor. De grootste oorzaak van bloedarmoede is een ijzertekort, vooral bij vrouwen in de vruchtbare leeftijd.
In een recente studie door prof. dr. Selim Suner aan Brown University in de V.S., die werd gepubliceerd in vaktijdschrift PLOS ONE, werd aangetoond dat een foto met een smartphone van de binnenzijde van het onderste ooglid in 72% van de gevallen in staat was om bloedarmoede te voorspellen.
Bloedarmoede wordt doorgaans in een laboratorium vastgesteld door het hemoglobinegehalte te meten met gevoelige apparatuur. Die is echter lang niet overal voor handen, en in grote delen van de wereld is de laboratoriumcapaciteit niet aanwezig. De combinatie van smartphones in combinatie met een lerend algoritme kan uitkomst bieden.
In een fase 2 studie werden eerst smartphone-foto’s van de binnenkant van de onderste oogleden van 142 patiënten gemaakt. Door in te zoomen op een klein detail in elke foto konden de onderzoekers een algoritme ontwikkelen waarbij de kleur van de oogleden en het oogwit werden vergeleken en waarbij de associatie met een bepaald hemoglobinegehalte werd vastgesteld.
In de tweede fase van het onderzoek werd dit algoritme getest met smartphonefoto’s van 202 andere patiënten. Het bleek dat het model in 72,6% van de gevallen in staat was een voorstadium van bloedarmoede te herkennen. Bij het voorspellen van ernstige anemie, waarbij een bloedtransfusie nodig was, lag de detectiegraad nog hoger, tussen de 86 en 94,4%.
Er waren wel een aantal kanttekeningen te maken. Zo bleek de beeldkwaliteit van de foto’s nogal te variëren, wat onder meer te wijten was aan verschillen in belichting. Toch menen de onderzoekers dat er aanleiding is om een speciale app te ontwikkelen die in staat is om het hemoglobinegehalte accuraat in real time vast te stellen. Die technologie zal vooral goed van pas komen in minder ontwikkelde landen, denken de onderzoekers. De app krijgt ook functionaliteiten mee die zorgen voor betere beeldkwaliteit. Daarnaast zal ook het algoritme verder ontwikkeld worden.
Referentie
Suner S, Rayner J, Ozturan IU, Hogan G, Meehan CP, Chambers AB, Baird J, Jay GD. Prediction of anemia and estimation of hemoglobin concentration using a smartphone camera. PLoS One. 2021 Jul 14;16(7):e0253495. doi: 10.1371/journal.pone.0253495. PMID: 34260592; PMCID: PMC8279386.
