Smartphone app scant leerlingen om hersenschuddingen
te detecteren ernstige hersenschuddingen waarbij een persoon zichtbaar wordt geschud of bewusteloos geslagen zijn uiteraard reden tot bezorgdheid, maar mildere hersenschuddingen die onopgemerkt blijven kunnen ook leiden tot gevaarlijke gevolgen voor de gezondheid. Een nieuwe smartphone-app kan cruciaal zijn op dit gebied, met behulp van de camera van een mobiel apparaat om de pupil te scannen op merkbare tekenen van letsel ter plaatse.
we hebben een aantal veelbelovende doorbraken gezien als het gaat om het detecteren van hersenschuddingen, zoals systemen die oogbewegingen volgen op zoek naar symptomen en bloedtesten die ze zeven dagen na het incident kunnen oppikken. Weten of een atleet een hersenschudding heeft geleden of niet is belangrijk, want als het onbehandeld blijft, kan het niet alleen leiden tot onmiddellijke gevolgen zoals hoofdpijn en geheugenverlies, maar verdere stoten op het hoofd kunnen zelfs ernstiger gezondheidsrisico ‘ s op lange termijn opleveren.
een smartphone-app die op de zijlijn kan worden gebruikt om onmiddellijk te screenen op een hersenschudding zou een game-changer zijn, en dat is precies wat onderzoekers aan de Universiteit van Washington (UW) hebben ontworpen om te ontwikkelen. PupilScreen heet PupilScreen, de technologie werkt door het volgen van de reactie van de leerling op licht, iets bekend als de pupillichtreflex, een techniek die al wordt gebruikt om traumatisch hersenletsel te meten.
hoewel deze pupillaire lichtreflex werd gebruikt om ernstige hersenletsel te beoordelen, heeft recent onderzoek aangetoond dat de techniek ook minder ernstige kan blootleggen, zoals lichte hersenschuddingen. Om van deze nieuwe kennis gebruik te maken, heeft het uw-team een app ontwikkeld die de camera van de smartphone gebruikt, samen met deep learning tools, om veranderingen in pupillaire lichtreflex op te vangen die onzichtbaar zijn voor het blote oog.
de flitser van de telefoon wordt gebruikt om het oog te stimuleren en de camera legt dan een video van drie seconden vast. Deep learning algoritmen bepalen dan welke pixels tot de pupil in elk frame behoren, en volgen op deze manier veranderingen in pupil grootte over de duur van de video. Om de app op de proef te stellen, probeerde het team het uit in een pilotstudie met 48 proefpersonen, waaronder zowel gezonde patiënten als sommige met traumatisch hersenletsel. Met behulp van de app konden artsen de hersenletsel bijna perfect nauwkeurig en bijna net zo goed diagnosticeren als een pupilometer, een dure machine die alleen in ziekenhuizen te vinden is.
vanaf hier is het team van plan om in de komende maanden een breder klinisch onderzoek uit te voeren waarbij de app door coaches, medische technici en artsen zal worden uitgevoerd. Ze zullen ook kijken naar verbeteringen aan het systeem, die momenteel vereist dat de telefoon in een doos worden geplaatst om de blootstelling aan licht te controleren, en hopen een commercieel beschikbaar systeem binnen twee jaar te produceren. “The vision we’ re shooting for is having someone simply hold the phone up and use the flash, ” zei hoofdauteur Alex Mariakakis. “We willen dat elke ouder, coach, verzorger of EMT die zich zorgen maakt over een hersenletsel het ter plaatse kan gebruiken zonder extra hardware nodig te hebben.”
de video hieronder geeft een overzicht van de technologie, terwijl het team zijn onderzoek zal presenteren op de computing conference Ubicomp 2017 in Hawaii volgende week.
