Медицина стремительно выходит за пределы кабинета врача, и одним из главных проводников этой трансформации становятся смартфоны. Благодаря развитию технологий обработки изображений, звука и искусственного интеллекта, простое мобильное устройство сегодня способно выполнять функции, которые ещё недавно были доступны только с помощью профессионального медицинского оборудования.
Идея использовать смартфон как инструмент первичной диагностики уже не кажется футуристической. Камера, микрофон, сенсор и экран — всё это сегодня помогает врачам и пациентам выявлять нарушения работы сердца, лёгких, печени, кожи и даже когнитивных функций. Новые разработки на стыке биомедицинской инженерии, ИИ и мобильных технологий доказывают: смартфон может стать «карманным диагностом» для миллионов людей по всему миру.
Если ещё недавно такие приложения вызывали скепсис, сегодня они проходят клинические испытания, получают сертификацию FDA и всё чаще внедряются в практику. Особенно бурно развивается этот рынок в Азии, Европе и США, так например, в апреле тайваньская компания FaceHeart получила одобрение FDA на использование своей системы Shen.AI для оценки дыхательной частоты и других жизненно важных параметров с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.
Смартфон видит и слышит организм
Одним из наиболее перспективных направлений стала диагностика сердечно-сосудистых заболеваний. Так например, приложение Shen.AI позволяет пользователям измерять артериальное давление, частоту сердечных сокращений и вариабельность пульса, анализируя видео лица, снятое на фронтальную камеру. В основе лежит метод дистанционной фотоплетизмографии — анализа изменений цвета кожи, отражающих кровоток.
Подобные функции развивает и Google, внедрив в своё приложение Fit возможность считывания частоты сердцебиения и дыхания с помощью камеры и алгоритмов компьютерного зрения. Это делает регулярный контроль здоровья доступным буквально «на ладони» — без тонометров, манжет или клиник.
Другой важный вектор развития приложений в диагностике — респираторные заболевания. Для измерения частоты дыхания разработано приложение RRate: пользователь просто нажимает на экран каждый раз, когда делает вдох. Shen.AI делает это автоматически, анализируя микродвижения грудной клетки и лица. Компания утверждает, что точность замеров, сопоставима с традиционными методами, такими как пульсоксиметрия.
Тем временем учёные из Google и нескольких американских университетов изучают возможность диагностики заболеваний по голосу и дыханию — от хронической обструктивной болезни лёгких до сердечной недостаточности. Камера и микрофон смартфона способны фиксировать малейшие физиологические изменения, которые анализируются с помощью ИИ.
Лабораторные анализы в смартфоне
Компания Healthy.io из Израиля предложила решение для анализа мочи в домашних условиях. Пользователь опускает тест-полоску в образец, а затем фотографирует её с помощью смартфона. Алгоритмы анализируют цветовые реакции и предоставляют заключение, пригодное как для самоконтроля, так и для передачи врачу. Уже сейчас технология применяется для мониторинга состояния почек, выявления инфекций и контроля осложнений при беременности.
Желтуха, анемия, меланома — камера видит всё
Одним из самых насыщенных направлений стала диагностика кожных заболеваний. Приложения SkinVision, Skinive и AI-Dermatologist используют фотографии кожи, обработанные с помощью нейросетей, для выявления признаков меланомы, акне, экземы и других дерматологических состояний. Skinive дополнительно применяет 3D-моделирование родинок и дерматоскопический анализ.
Для оценки состояния печени и раннего выявления желтухи разработано приложение BiliScreen: оно анализирует цвет склер глаз по фото и может зафиксировать повышение уровня билирубина до того, как желтуха станет визуально заметной. Это особенно важно для пациентов с хроническими заболеваниями печени или новорождённых.
Отдельный прорыв — диагностика анемии по фотографии ногтя. Исследователи из Emory University разработали приложение, способное определить уровень гемоглобина с точностью до ±2,4 г/дл, просто по снимку ногтевого ложа. Технология уже прошла клиническую валидацию с высокой чувствительностью (97%) и потенциально может заменить экспресс-тесты в ряде случаев.
Цифровая неврология
Совместный проект UCSF и Datacubed Health показал, что когнитивные и речевые паттерны могут быть ценным диагностическим материалом. Приложения анализируют речь, скорость мышления и интонацию — и на этой основе выстраивают картину ранних неврологических изменений, например, при фронтотемпоральной деменции.
Для пациентов с ограниченным доступом к неврологам, а также для массового скрининга в группах риска, это может стать настоящим прорывом.
Применение смартфонов в диагностике развивается в нескольких направлениях: от домашнего мониторинга до интеграции в системы телемедицины. Однако важно учитывать, что эти решения не заменяют врача, а дополняют его, повышая доступность первичной оценки и мониторинга. Некоторые технологии уже одобрены регуляторами, другие проходят испытания или применяются в рамках пилотных проектов.
Тем не менее, перед массовым внедрением необходимо решить вопросы точности, клинической валидации, этики и защиты данных. Но если эти барьеры будут преодолены, смартфон вполне может стать универсальным диагностическим устройством, способным упростить доступ к медицине в самых разных уголках мира.
Важно и то, что подобные решения особенно ценны в странах и регионах с ограниченными ресурсами здравоохранения. В тандеме с профессиональной медициной мобильные технологии способны изменить парадигму, сделав первичную диагностику регулярной, удобной и персонализированной.
