Программа называется PupilScreen и, как сообщается, может детектировать изменения в реакции зрачка на свет при помощи видеокамеры смартфона и средств глубокого обучения (подсчитывающих эти незаметные для человеческого глаза изменения).

Зрачковый рефлекс уже долгое время используется для определения тяжелых черепно-мозговых травм, а недавно благодаря новому исследованию было установлено, что реакция зрачков на свет может быть полезна и в диагностировании менее тяжелых случаев – и это открыло новые возможности для обследования пациентов.

Группа информатиков, инженреров-элетромехаников и исследователей в области медицины из Вашингтонского университета продемонстрировала, что PupilScreen способен определять случаи сильных травматических повреждений головного мозга. В ходе более масштабного клинического исследования устройство будет проверяться тренерами (в некоторых спортивных играх черепно-мозговые травмы очень часты – например, в американском футболе), специалистами по оказанию неотложной медицинской помощи, врачами и другими для сбора данных о том, какие характеристики зрачкового рефлекса наиболее полезны в определении неоднозначных случаев сотрясений.

Отмечается, что новая программа может сильно помочь в раннем диагностировании таких травм на спортивном поле. Современные системы, как отмечает исследователь Швитак Пател (Shwetak Patel), всё равно субъективны (так, человека, например, спрашивают, где он находится, просят повторить список слов, коснуться пальцем кончика носа и т. д.) – и игрок, желающий вернуться в игру, может их обойти.

В научной работе (она будет представлена 13 сентября на конференции Ubicomp 2017) сообщается, что PupilScreen способен оценивать зрачковый рефлекс пациента с такой же эффективностью, как и пупиллометр, дорогой и редкий прибор, применяющийся в больницах. Новая система использует вспышку смартфона для стимуляции глаза пациента и с помощью камеры записывает трехсекундное видео. Затем запись обрабатывается алгоритмами глубокого обучения. Таким образом, как отмечают учёные, PupilScreen стремится генерировать объективную и клинически важную информацию, которую кто-либо (например, тренер на бровке поля) может использовать для раннего определения травмы.

Исследователи надеются, что в течение следующих двух лет удастся выпустить коммерческую версию системы.

С текстом научной работы можно ознакомиться по ссылке.