Дослідники з Вашингтонського Університету розробили додаток, який за допомогою камери смартфона аналізує реакцію зіниць на яскраве світло, і робить висновок, чи отримав пацієнт сильну травму. Для того, щоб освітлення було рівномірним, інженери використовували надрукований на 3D-принтері корпус, що нагадує за розмірами VR-гарнітуру. Опис розробки опубліковано на сайті університету, також автори виступлять з доповіддю на конференції Ubicomp 2017.
Відомо, що у здорових людей зіниці реагують на зміну освітлення. Вони розширюються при його зменшенні, і звужуються, коли світло стає яскравішим. Порушення цього рефлексу може свідчити про різні черепно-мозкові травми, тому багато лікарів використовують реакцію зіниць для винесення попереднього діагнозу або рішення про подальше обстеження. Наприклад, нерідко до цього методу звертаються медичні працівники спортивних клубів, коли вирішують, залишити гравця на полі після зіткнення чи ні.
Американські інженери вирішили створити для доступну і зручну для непідготовлених користувачів систему, яка допоможе діагностувати ЧМТ з реакції зіниць. Основу системи складає додаток для смартфона, який стимулює очі пацієнта спалахом, і постійно записує на відео реакцію зіниць. Потім згорточна нейромережа аналізує зміни розміру зіниць залежно від освітлення, складає графік зміни розміру кожного з зіниць, і на основі тренувальних даних робить висновок про стан пацієнта.
Дослідники стверджують, що система дозволяє визначати розмір зіниці з точністю до 0,3 міліметра, що можна порівняти з професійним обладнанням, що встановлюється в лікарнях. Поки, для того, щоб навколишнє освітлення не впливало на вимірювання, дослідники використовують спеціальний корпус, надрукований на 3D-принтері, і захищає камеру смартфона від зовнішніх джерел світла. Також інженери розробляють нову версію програми, якій не буде потрібен такий захисний корпус.
Інженери нерідко використовують смартфона для медичних або наукових вимірювань. Наприклад, нещодавно була представлена насадка на смартфон, що дозволяє робити аналізи крові, слини і сечі будинку. Також існує прототип глобальної сейсмічної мережі, яка буде використовувати дані з акселерометрів смартфонів і попереджати людей про наближення підземних поштовхів.