拍摄 30 秒视频测血压：东大 AI 非接触筛查高血压与糖尿病

首次发布 2024年11月11日传播指数 31

东京大学团队公布一项研究，通过 AI 分析面部和手掌的高速视频血流，无需抽血或袖带即可筛查高血压与糖尿病，高血压检测准确率最高达 94%。最值得关注的是未来有望装进手机或镜子实现无感自测。不过该成果仍处于早期研究阶段。

测血压要绑袖带，测血糖得扎手指，这大概是体检里大家最烦的两件事。很多人能拖就拖，最后小毛病拖成了大问题。

东京大学的研究人员想把这两步全省了。在 2024 年 11 月的美国心脏协会科学年会上，他们公布了一套原型系统：你只要对着高速摄像头坐 5 到 30 秒，拍一拍脸和手掌，AI 就能测出你的血压和血糖状态。

拍 5 秒脸，看清皮下血流

这套系统由东京大学先进循环器官病学研究员内田良子主导研发。它的原理说起来挺巧妙：高血压和糖尿病患者由于血管受损或微循环改变，脸部和手部的血流特征会有非常细微的变化，肉眼根本看不出来。

研究团队用一台每秒能拍 150 帧的高速摄像机，专门捕捉患者面部 22 个区域和手掌 8 个区域的特定波长光信号。AI 模型通过分析这些脉搏波的波动，来逆向推导健康指标。

在 2022 年 8 月到 2024 年 5 月的临床测试中，团队在东大医院招募了 215 名平均年龄 64 岁的成年人进行测试。

检测高血压方面，如果按美国标准（130/80 mm Hg 以上），这套视觉算法与连续血压监测仪对比，一级高血压的识别准确率达到了 94%。

如果在日本标准的家庭血压基线（115/75 mm Hg）下做更细致的区分，拍 30 秒的准确率为 86%，即使只拍 5 秒，准确率也能维持在 81%。

更让人意外的是糖尿病检测。研究团队将糖化血红蛋白达到 6.5% 以上作为糖尿病标准，结果算法在无接触视频下的识别准确率达到了 75%。

内田良子自己也承认，血流算法能抓出糖尿病确实是个惊喜。不过从病理上看也合逻辑，糖尿病常见的外周神经病变和血管损伤，往往最早在手足微血管表现出来。

不过，华盛顿大学医学院的 Eugene Yang 教授也给这项早期研究提了个醒。他指出，该研究作为基准对照的连续血压监测设备虽然通过了 FDA 准入，但其实还没走完针对这类新场景的严格验证协议。

此外，受试者基本都是亚裔，且实验环境在光线可控的病房，要求受试者绝对静止。如果放到日常杂乱的光线或晃动的手机镜头前，准确度肯定会打折扣。

研究团队表示，后续还要加入对心律失常的适配，并打算将高规格摄像头简化成只需关键波长的廉价传感器，未来争取申请 FDA 认证。

我们认为，这项研究真正的杀伤力不在于打败专业医疗设备，而在于彻底抹平「筛查门槛」。

现在市面上无论是欧姆龙血压计还是连续血糖仪，都要求用户主动去操作甚至忍受皮肉之苦。如果只要家里镜子上装个百元级别的传感器，每天早上刷牙时瞄你 5 秒钟就能完成筛查，很多人在血管硬化和糖尿病前期就会被提早截获。

对智能硬件和消费电子行业来说，这也是一条全新的技术路径。智能手表为了测血压和无创血糖死磕了快十年，受限于光学传感器接触面积和皮肤厚度，至今没几家能交出及格答卷。东大把传感器后撤到摄像头、通过面部微循环来算，给手机厂商和智能家居提供了一个现成的弯道超车思路。

但目前它离普通人还很远。75% 的糖尿病筛查率在医学诊断里依然偏低，只适合做初步初筛，代替不了医院验血。我们觉得，短时间内别指望手机更新个 App 就能测血糖，先看它能不能把算法塞进特定光照的专用体检终端，才是更现实的一步。