发烧手机将智能手机变成临床使用的温度计

它使用手机的触摸屏，并重新利用现有的电池温度传感器来收集数据，机器学习模型使用这些数据来估计人的核心体温。

当研究人员在急诊科对37名患者进行发烧电话测试时，据说该应用程序估计核心体温的准确性与一些消费者温度计相当。这个团队发表了研究结果在ACM交互式、移动、可穿戴和无处不在技术会议录．

“本科时，我在实验室做研究，我们想展示你可以使用智能手机中的温度传感器来测量空气温度，”华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院的博士生约瑟夫·布雷达在一份声明中说。“当我来到华盛顿大学时，我的导师和我想知道我们如何将类似的技术应用于健康领域。我们决定用一种方便的方法来测量发烧。对温度的主要关注不是它是一个难以测量的信号;只是人们没有温度计。”

这款应用是第一个使用现有手机传感器和屏幕来估计人们是否发烧的应用。布雷达说，需要更多的训练数据才能被广泛使用，但医生们已经看到了这种技术的潜力。

“总是有人来急诊室说，‘我觉得我发烧了。’”这和说‘我发烧了’是非常不同的，”该研究的合著者、华盛顿大学医学院急诊医学系的临床讲师马斯塔法·斯普林斯顿博士说。“如果人们通过应用程序与公共卫生机构分享发烧结果，就像我们注册COVID暴露警告的方式一样，这种早期迹象可以帮助我们更快地进行干预。”

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临床用的体温计使用热敏电阻来估计体温。现成的智能手机包含热敏电阻，主要用于监控电池的温度。华盛顿大学的研究人员意识到，他们可以使用这些传感器来跟踪人与手机之间的热量传递。手机触摸屏可以感应皮肤与手机的接触，热敏电阻可以测量空气温度和手机接触人体时的热量上升。

测试

为了验证这个想法，研究小组首先在实验室收集数据。为了模拟温暖的额头，研究人员用真空蒸煮机加热了一个装满水的塑料袋，并将手机屏幕压在袋子上。为了解释环境的变化，比如不同的人使用不同的手机，研究人员测试了三种手机型号。他们还增加了屏幕保护膜和外壳等配件，并改变了手机的压力。

研究人员使用来自不同测试案例的数据来训练一个机器学习模型，该模型使用复杂的相互作用来估计体温。由于传感器应该用来测量手机电池的热量，该应用程序跟踪手机升温的速度，然后使用触摸屏数据来计算有多少热量来自于人的触摸。随着他们增加更多的测试案例，研究人员能够校准模型，以解释手机配件等事物的变化。

研究人员随后将发烧电话带到华盛顿大学医学院的急诊科进行临床试验，并将其体温估计值与口腔温度计读数进行比较。他们招募了37名参与者，其中16人至少有轻度发烧。

为了使用“发烧电话”，参与者用食指和拇指触摸手机的边角，以减少被感知到的手的热量。然后，参与者将触摸屏按在额头上约90秒。

FeverPhone估计患者核心体温的平均误差约为0.41oF (0.23oC)，在临床可接受的0.5oC范围内。

研究小组说，这项研究没有包括那些高烧超过101.5华氏度(38.6摄氏度)的参与者，因为这些温度很容易诊断，而且汗湿的皮肤往往会混淆其他皮肤接触温度计。此外，在三种型号的手机上测试了FeverPhone。该团队表示，训练它在其他智能手机以及智能手表等设备上运行，将增加其在公共卫生应用方面的潜力。