摘要：一项开创性的新研究介绍了一个由AI驱动的智能手机应用程序，该应用使用用户指甲的照片无创屏幕筛查贫血。该研究表明，该应用程序提供了与传统实验室测试相当的血红蛋白估计值，其中超过140万用户进行了测试。估计有8300万美国人和全球超过20亿人患贫血的风险很高 - 该人口将从这种可访问的筛查工具中受益匪浅。该应用程序提供了一种低成本，可扩展的解决方案，可增...

贫血影响全球超过20亿人，其中估计有8300万美国人高风险。现在，一个新的应用程序将直接向消费者提供可靠，可访问的筛选。

一项新的研究与福勒工程学院的BYCHAPMAN大学教授和创始院长L. Andrew Lyon博士揭示了非侵入性卫生技术的主要进步：使用人工智能和用户指甲照片来检测大障碍的智能手机应用程序。

发表在期刊上 国家科学院论文集（PNA），该研究表明，这种鼻染色的AI aigment App提供了血红蛋白的估计，估计传统实验室测试与传统实验室测试相媲美。该应用程序具有超过2000,000名用户的超过2000万用户的测试经验，它代表了一种可扩展的低成本解决方案，可扩展对贫血筛查的访问，尤其是在服务不足和偏远的社区中。

随着访问的增加，该应用程序将可靠的筛选直接置于消费者的手中，从而实现实时健康监测和更早的干预，从而使用户能够做出明智的决定而无需等待实验室结果。该应用程序不打算进行自我诊断，但该应用程序可帮助用户了解何时咨询医疗保健提供者。

该应用程序对于患有慢性贫血的人，例如患有肾脏疾病或癌症的人，通常需要经常进行监测。这项研究表明，这些患者的个人化应用程序的使用提高了近50％，从而使更安全，更容易在家管理。

Lyon博士说：“这项在制作中超过八年的研究代表了改善医疗保健中可及性的有意义的一步。” “这证明了长期合作，也是通过创新赋予患者权力的承诺。”

关键发现：

• 使用智能手机摄像机和AI驱动的指甲分析进行4 m+测试的经验。
• 血红蛋白（HGB）的估计值显示amean的绝对误差为±0.72 g/dl，提高到±0.50 g/dlin使用者，HGB> 10 g/dl。
• 地理位置数据启用了第一级级贫血流行率MAPIN美国
• 慢性贫血患者的应用个性化提高了准确性（从±1.36到±0.74 g/dL）。
• 现在，用户可以在家中进行血红蛋白水平，从而减少了频繁诊所就诊的需求。
• 传统的血液测试是耗时的，昂贵的，需要临床基础设施。该工具具有巨大的替代性，具有巨大的可扩展性。