Advancing Accuracy in Non-invasive Hemoglobin Estimation: A Comparative Clinical Study of the Performance of the Non-invasive Anemia Detection App (NiADA)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anemia remains a significant global health burden, particularly in low- and middle-income countries. Traditional hemoglobin screening methods are invasive, resource-intensive, and often impractical for large-scale or repeated population-level screening. The Non-invasive Anemia Detection App (NiADA, Monere AI Private Limited, Kolkata, West Bengal, India) provides a smartphone-based, artificial intelligence (AI)-powered alternative for estimating hemoglobin levels using images of the lower palpebral conjunctiva. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the improvement in accuracy and clinical utility of NiADA version 3 compared to NiADA version 2 in estimating hemoglobin levels and detecting anemia across diverse demographic subgroups in a tertiary care setting. MATERIALS AND METHODS: This study was conducted at NRS Medical College and Hospital, Kolkata, India, from December 2024 to January 2025. A total of 2,476 participants (ages 2-90 years) were enrolled. Trained personnel captured partial facial images, focusing on the lower eyelid, using Android smartphones running NiADA version 3. The algorithm subsequently extracted the lower palpebral conjunctiva and surrounding scleral regions for automated analysis. Images underwent preprocessing and were analyzed in real time by the AI model. Venous blood samples were collected immediately after image capture in standard ethylenediamine tetraacetic acid anticoagulant tubes, and hemoglobin levels were measured using an automated hematology analyzer. Regression and classification performance were evaluated using Bland-Altman analysis, mean bias, Lin's concordance correlation coefficient (CCC), and confusion matrices. Subgroup analyses were performed for adult males, adult females, and children. RESULTS: NiADA exhibited strong agreement with laboratory-measured hemoglobin levels across all demographic subgroups, with Pearson correlation coefficients ranging from 0.81 to 0.86, Lin's CCC between 0.80 and 0.87, and R² values spanning 0.73 to 0.76. The mean bias remained within ±0.27 g/dL across cohorts. Bland-Altman analysis showed that over 95% of predictions fell within the limits of agreement for children (-2.07 to 2.46 g/dL), females (-2.48 to 2.64 g/dL), and males (-2.51 to 3.05 g/dL). In anemia classification, NiADA achieved the highest accuracy in adult females (88.7%), followed by children (84.4%) and adult males (81.2%). Sensitivity remained consistently high across all groups (≥88%), while specificity ranged from 71.8% to 76.1%. CONCLUSIONS: NiADA version 3 demonstrates strong accuracy and reliability as a non-invasive hemoglobin estimation tool, with performance comparable to that of conventional point-of-care devices. Its smartphone-based, consumable-free workflow makes it particularly well-suited for large-scale screening and longitudinal monitoring in both clinical and community settings. These results support NiADA's integration into public health initiatives targeting anemia surveillance and prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».