在資源有限的環(huán)境中進(jìn)行疾病診斷仍然是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)現(xiàn)有的生物傳感技術(shù)依賴于先進(jìn)的基礎(chǔ)設(shè)施和訓(xùn)練有素的人員，這限制了它們?cè)诩磿r(shí)檢測(cè)（POCT）場(chǎng)景中的應(yīng)用。理想情況下，POCT平臺(tái)應(yīng)具有易于操作、分析時(shí)間短、價(jià)格低、高靈敏度和高特異性等特點(diǎn)，以滿足POCT場(chǎng)景中健康監(jiān)測(cè)的要求。

移動(dòng)醫(yī)療（mHealth）平臺(tái)利用微流控技術(shù)的自動(dòng)化、集成化、小型化和多功能化等優(yōu)勢(shì)，是POCT場(chǎng)景下進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)的理想選擇。近年來(lái)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法等深度學(xué)習(xí)算法已廣泛應(yīng)用于移動(dòng)醫(yī)療中的圖像處理。微流控技術(shù)和人工智能（AI）算法的結(jié)合激發(fā)了全球各地的研究人員提出新的POCT工具。

目前，一個(gè)理想的移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)包括三部分（圖1），即微流控芯片、可移動(dòng)設(shè)備和機(jī)器智能。首先，微流控芯片負(fù)責(zé)生物樣品的處理和檢測(cè)；接著，產(chǎn)生的信號(hào)由可移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行傳感，并由安裝在智能手機(jī)上的App軟件進(jìn)行預(yù)處理；最后，數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆品?wù)器后，由相應(yīng)的機(jī)器智能進(jìn)行存儲(chǔ)和進(jìn)一步分析。

圖1 用于POCT場(chǎng)景的支持機(jī)器學(xué)習(xí)的移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)架構(gòu)

據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，近期，來(lái)自華中科技大學(xué)和哈佛大學(xué)的研究人員于Nature Communications期刊共同發(fā)表了題為“Smartphone-based platforms implementing microfluidic detection with image-based artificial intelligence”的綜述性文章，總結(jié)了移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)在微流控芯片、成像模式、支持性組件和軟件算法開(kāi)發(fā)等方面的最新研究進(jìn)展，并從分子、病毒、細(xì)胞、寄生蟲等檢測(cè)對(duì)象的角度闡述了移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的應(yīng)用。最后，對(duì)移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了展望。

在發(fā)展的早期（2014年以前），移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的研究主要集中在成像部件和成像方式（可分為三種類型，即無(wú)透鏡成像、基于明場(chǎng)透鏡的成像和熒光成像）的支持性組件上。其中，無(wú)透鏡成像通常有一個(gè)緊湊的支持性組件，并需要圖像重建以用于后續(xù)分析。此外，無(wú)透鏡成像的分辨率和視場(chǎng)（FOV）與智能手機(jī)的CMOS圖像傳感器質(zhì)量直接相關(guān)，并且需要移除智能手機(jī)鏡頭，可能會(huì)損害智能手機(jī)的完整性。因此，目前越來(lái)越少的移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)使用無(wú)透鏡成像。熒光成像具有特異性高、視場(chǎng)大、視野廣等優(yōu)點(diǎn)。

然而，檢測(cè)樣品通常需要在成像前進(jìn)行熒光染色預(yù)處理，因此直接使用熒光成像對(duì)非專業(yè)用戶不友好。此外，為了降低成本，移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)主要選擇低成本的濾光片和發(fā)光二極管（LED）用于熒光成像，因此產(chǎn)生的圖像通常具有低信噪比（SNR）。相比之下，基于明場(chǎng)透鏡的成像被廣泛應(yīng)用，因?yàn)槠湮⑿湍K可以很容易地適配到手機(jī)攝像頭上以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量成像，并且生成的圖像可以通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法進(jìn)行有效地分析。然而，當(dāng)分辨率很高時(shí)，基于明場(chǎng)透鏡的成像視場(chǎng)會(huì)變小。因此，根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，在分辨率和視場(chǎng)之間進(jìn)行權(quán)衡是必要的。

圖2 移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)采用的主要成像方式

當(dāng)移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的成像方式漸趨成熟后，研究人員開(kāi)始探索不同POCT應(yīng)用場(chǎng)景的移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)，如血細(xì)胞和寄生蟲檢測(cè)，以及核酸和蛋白質(zhì)的比色和熒光檢測(cè)。同時(shí)，開(kāi)發(fā)了更多的過(guò)程控制組件等硬件結(jié)構(gòu)，以及比色法、動(dòng)態(tài)視頻檢測(cè)算法等軟件算法。隨著智能手機(jī)性能和檢測(cè)策略的快速進(jìn)步，移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)變得更簡(jiǎn)單、更方便，適用于檢測(cè)范圍廣泛的生物樣本，并且靈敏度和準(zhǔn)確性都有所提高。

圖3 利用移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)進(jìn)行寄生蟲檢測(cè)



圖4 利用移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)進(jìn)行分子診斷

自2018年以來(lái)，移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的研究進(jìn)一步轉(zhuǎn)移到軟件算法的開(kāi)發(fā)上，例如用于圖像增強(qiáng)和分類的深度學(xué)習(xí)算法。深度學(xué)習(xí)算法與智能手機(jī)系統(tǒng)的結(jié)合，為進(jìn)一步拓展移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域開(kāi)辟了新的途徑。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尤其是深度學(xué)習(xí)算法，需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。因此，在選擇移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的軟件算法時(shí)，不僅要考慮算法的優(yōu)勢(shì)，還要考慮生成訓(xùn)練集所需的時(shí)間和資源。

圖5 用于移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的深度學(xué)習(xí)算法

近年來(lái)，可穿戴設(shè)備與移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的集成越來(lái)越受到研究人員的關(guān)注，通過(guò)可穿戴設(shè)備收集生物信息，然后將其傳輸給移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)。越來(lái)越多的近場(chǎng)通信（NFC）、閃光燈等智能手機(jī)硬件資源被應(yīng)用到移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)上，以提高移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的便攜易用性。此外，許多嵌入智能手機(jī)的傳感器，例如MEMS陀螺儀和加速度計(jì)，以及紅外和溫度傳感器，在移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)上也有很大的應(yīng)用潛力。

然而，當(dāng)高性能模型相對(duì)較大時(shí)，通常需要較高的計(jì)算能力，因此難以直接集成到智能手機(jī)上，從而成為移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)開(kāi)發(fā)的主要障礙。雖然集成在云服務(wù)器上的算法可以分析從智能手機(jī)上傳的圖像（這也被稱為云計(jì)算），但其通常存在較高的延遲和較差的隱私性。最近，霧計(jì)算和邊緣計(jì)算（在網(wǎng)關(guān)、路由器或嵌入式設(shè)備上計(jì)算數(shù)據(jù)的方式）以更低的延遲和更高的數(shù)據(jù)安全性吸引了研究人員的注意，它們可以與云計(jì)算結(jié)合，并在移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)上有很好的應(yīng)用前景。此外，雖然很多現(xiàn)有的算法已經(jīng)被應(yīng)用到移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)上，但是很少有研究人員專門為移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)開(kāi)發(fā)新的輕量級(jí)模型。大多數(shù)研究人員只在不同的應(yīng)用中使用固定的算法對(duì)函數(shù)進(jìn)行編程。針對(duì)移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)的新型輕量級(jí)模型可能是現(xiàn)有挑戰(zhàn)的突破口。

總之，移動(dòng)健康監(jiān)測(cè)毫無(wú)疑問(wèn)是一個(gè)非常有前途的領(lǐng)域。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，基于智能手機(jī)的移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)具有廣泛的POCT應(yīng)用場(chǎng)景。除了用于家庭護(hù)理和家庭成員的健康監(jiān)測(cè)以外，移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)還可用于作為疾病預(yù)防控制中心（CDC）前線的社區(qū)醫(yī)療站，以及現(xiàn)場(chǎng)食品安全檢測(cè)。收集到的數(shù)據(jù)可傳輸?shù)街醒敕?wù)器進(jìn)行分析，并可用于醫(yī)生對(duì)患者進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷、學(xué)者進(jìn)行病理研究以及疾控官員進(jìn)行疫情管控，并最終提高治療疾病的水平。我們相信，移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)很快將變得更加方便和可靠，并得到更加廣泛的應(yīng)用。

審核編輯：劉清