微软研究院近日开发出一项新技术，可以利用消费者手中的智能手机摄像头，在远程医疗等领域进行非接触式生理测量。在过去十年中，研究人员发现网络摄像头和手机摄像头在与AI算法配合使用时可以成为有效的健康传感器。这些方法涉及测量身体随时间的细微变化，捕获肉眼看不到的变化可以提供大量生理信息。通过与华盛顿大学和OctoML的合作，微软研究院的一个研究团队创建了一种创新的基于视频的光学心肺生命体征测量方法。该方法使用日常摄像头技术（如网络摄像头和移动设备）和新型卷积注意力网络（称为MTTS-CAN），可在移动平台上实现实时心肺测量并提供高精度。随着时间的推移，血液流动和呼吸等生理过程会非常微妙地改变身体的外观。智能手机相机可以捕捉到这种反射光，像素强度随时间的变化可用于恢复这些变化的潜在来源（即人的脉搏和呼吸）。使用基于这些生理过程知识的光学模型，可以处理一个人的视频以确定他们的脉搏率、呼吸，甚至血液中的氧气浓度。该技术可用于健身、健康和临床应用等。对于日常消费者来说，它可以让家庭监控和健身追踪变得更加方便。您的跑步机或智能家居健身设备可以跟踪您在跑步期间的能量，例如，您无需佩戴设备或同步数据。在临床情况下，基于摄像头的测量可以让心脏病专家通过视频通话更客观地分析患者的心脏健康状况。也许基于摄像头的生理传感器最明显的应用是远程医疗。然而，在大多数远程医疗场景中，由于无法捕捉到患者的生命体征等信号，医生无法客观地了解患者的病情。这让许多患者感到担忧，因为他们担心诊断的质量以及他们在没有客观测量的情况下可以获得的护理。这项技术有望改善这种情况。
