Doordat steeds meer (eerstelijns) zorg, als het even kan, op afstand, telefonisch of via videobellen, geleverd wordt, moeten patiënten ook steeds vaker foto’s of video’s ter beoordeling naar de huisarts sturen. Het moge duidelijk zijn dan niet iedereen – en elke smartphone camera – even bedreven is in het maken van foto’s en video’s die de juiste kwaliteit hebben voor beoordeling door een arts. Speciaal om dit aan te pakken hebben onderzoekers van de Cornell University een app ontwikkeld die gebruikers helpt bij het maken van kwalitatieve goede time-lapse video's van lichaamsdelen.
Een foto van een verdacht plekje op de huid, uitslag of een wond, dat lukt nog wel. Maar soms is het, zeker wanneer een patiënt op afstand gemonitord wordt tijdens het herstel van een ingreep, nodig dat regelmatig foto’s of een video gemaakt wordt die ter beoordeling naar de arts gestuurd moet worden. Het is dan belangrijk dat de kwaliteit van het beeldmateriaal consistent is.
MeCapture app
De nu ontwikkelde app, MeCapture genaamd, moet daarbij helpen. De app maakt gebruik van augmented reality, 3D-tracking en interactieve visuele feedback om gebruikers te helpen dag na dag consistent beelden van lichaamsdelen vast te leggen en medisch relevante informatie te verzamelen.
“Patiënten kunnen foto's nemen vanuit verschillende hoeken of onder verschillende belichting, en dit maakt het moeilijk om twee foto's te vergelijken en te concluderen of de patiënt beter of slechter wordt. De oplossing is om ervoor te zorgen dat de toestand van de patiënt het enige is dat van de ene foto op de andere verandert. Maar dit vereist nauwkeurige tracking, en ingebouwde trackers van smartphone gaan de mist in bij onderwerpen die bewegen en buigen zoals het lichaam”, vertelt Nhan Tran, een promovendus op het gebied van computerwetenschappen en hoofdonderzoeker van het project.
Hoe de app werkt
De onderzoekers identificeerden drie factoren die gerepliceerd moeten worden om medisch bruikbare informatie op te leveren: de houding, het gezichtspunt van de camera en de lichtomstandigheden. Ze integreerden meerdere nieuwe functies in een op de camera gebaseerde app om deze variabelen te controleren. Om ervoor te zorgen dat het lichaamsdeel consistent wordt geposeerd, legt de app een overlay van de originele foto op het scherm zodat de gebruiker in de juiste positie kan gaan staan. Elke pixel licht ook rood, blauw of groen op om aan te geven wanneer het lichaamsdeel respectievelijk te dichtbij, te ver weg of precies goed is.
Om het juiste gezichtspunt van de camera na te bootsen, toont de app ringen met een soort van ‘target kruis’ in het midden van het scherm uitgelijnd moeten worden. Omdat het licht voortdurend verandert, afhankelijk van de locatie en het tijdstip van de dag, vertrouwden de onderzoekers op het enige licht dat ze konden controleren: de flitser. De app maakt snel achter elkaar twee foto's - één met flits en één zonder - en trekt vervolgens het achtergrondlicht van de tweede foto af van de eerste. Door alleen het licht van de flitser te gebruiken, blijft de belichting van het lichaamsdeel consistent gedurende de time-lapse. Onderstaande video laat zien hoe dit werkt.
De onderzoekers hebben de werking van de app onder andere getest door de groei van hun gezichtshaar bij te houden. Daarnaast werd ook het genezingsproces van de genezing van een kneuzing aan een voet van een van de onderzoekers gevolgd. Of, en zo ja, wanneer deze app breed beschikbaar komt, is nog niet bekend, maar het laat wel zien dat technologie die we dagelijks gebruiken, met de juiste visie en ideeën, ook binnen de zorg haar meerwaarde kan hebben, voor zover we daar nog over twijfelden.
