微軟研究院近日開發了一項新的技術，能夠利用消費者手中的智能手機相機進行遠程醫療等領域的非接觸式生理測量。在過去十年中，研究人員發現只要配合AI算法，網絡攝像頭和手機相機就能成為高效的健康傳感器。這些方法涉及測量人體隨時間而產生的細微變化，而通過捕捉這些肉眼無法察覺的變化能夠提供非常多的生理信息。

通過和華盛頓大學、OctoML的合作，微軟研究院的科研團隊創建了基於視頻的創新型光學心肺生命體徵測量方法。該方法使用日常攝像頭技術（例如網絡攝像頭和移動設備）和一種新型的捲積注意力網絡（稱為MTTS-CAN），能夠在移動平台上進行實時心肺測量並提供較高的精度。

隨著時間的流逝，血液流動和呼吸等生理過程會非常微妙地改變身體的外觀。智能手機相機可以拾取這種反射光，並且像素強度隨時間的變化可以用來恢復這些變化的潛在來源（即人的脈搏和呼吸）。使用基於這些生理過程知識的光學模型，可以處理一個人的視頻以確定他們的脈搏率，呼吸作用，甚至是他們血液中的氧氣濃度。

該技術可用於諸如健身，健康和臨床應用等。對於日常消費者而言，它可以使家庭監控和健身追踪更加便捷。您的跑步機或智能家用健身設備可以在跑步過程中持續追踪您的體力，例如，您無需穿戴設備或同步數據。在臨床情況下，基於攝像頭的測量可以使心髒病專家通過視頻通話更客觀地分析患者的心臟健康狀況。

基於攝像頭的生理傳感器最明顯的應用可能是遠程醫療。但是，在大多數遠程醫療場景中，由於無法捕獲患者生命體徵等信號，因此醫生無法獲得患者狀況的客觀測量結果。這使許多患者感到擔憂，因為他們擔心診斷質量和無需客觀測量即可獲得的護理。而這項技術有望改善這種情況下。