血液檢測可以查出很多疾病，實驗室中有 1/3 的病理檢測就是靠驗血。但在一些不發達地區，可能沒有專門的實驗室和昂貴的儀器，這項工作開展起來並不容易。現在，來自印度的兩位研究人員基於樹莓派 4 DIY 了一個更便宜、便攜的驗血工具。
最重要的是其檢測結果完全不亞於實驗室專用儀器，且半分鐘就能出結果。
相關研究成果發表在 IEEE Sensors Journal。
基於樹莓派的血液檢測機器
現在很多實驗室都在利用光學檢測方法來驗血。
具體來說就是當光穿過血液時，它的強度會隨着物質的濃度而變化，從而通過對比光吸收率就可以量化目標分析物的濃度。
這個基於樹莓派的集成檢測系統用的也是這種方法。
它涉及一個自動流體分配器，可將控制好量的試劑添加到血樣中，然後放入反應杯。
還包括可以調節波長的單色光發射組件、用於捕獲透射光的光電探測器、用於維持分析所需溫度的熱管理單元等。
圖中的處理單元（Processing Unit）和顯示 (Display) 部分即為樹莓派發揮作用的模塊。
具體檢測方法就是先讓通過血液的透射光落在光電二極管上，使其產生相應的電流。
然後將電流轉換為電壓，並使用放大器放大。
再使用 ADS1115 模數轉換器將放大后的模擬電壓轉換為數字值，通過 I2C 協議將其提供給樹莓派 4 進行進一步處理。
分析濃度時會用到關聯光的衰減與光傳播所通過材料性質的比爾-朗伯定律。
-
A：吸光度；
-
K：係數，可以是吸收係數或摩爾吸收係數；
-
l：吸收介質的厚度，一般以 cm 為單位；
-
c：吸光物質的濃度，單位可以是 g/L 或 mol/L。
為了驗證效果，研究人員分別用專業實驗設備和該系統來分析血液中的葡萄糖濃度。
結果發現，使用該系統獲得的數據與標準實驗室的結果幾乎完全匹配。
▲ 第一行為標準實驗室結果
更重要的是，得益於 Raspberry pi 4 優秀的處理能力，該設備可以在短短半分鐘內給出結果。
如果想分析其他物質濃度，只需簡單地更換所使用的試劑和修改光譜波長。
▲ 葡萄糖濃度檢測採用的是 510nm 波長的單色光，此時其吸收率最好
由於該系統具有便攜、儀器簡單、用戶界面簡單、輸出穩定等優點，研究人員表示很有可能在低資源地區成功落地。
他們研究的下一個重點是用更進一步的軟件解決方案來簡化硬件，比如部署可用於預測目標分析物濃度的機器學習算法。
而納入物聯網設計也可將它用於遠程和個性化的健康監測。
一位曾在檢測室工作過的網友對這項研究給予了充分肯定：
市面上這樣一套系統可能需要花 5-50 萬美元（約合人民幣 32-320 萬），而他們用低成本的現成組件獲得了同樣準確的結果。且尺寸較小，很方便移動和運輸。
ps.我們根據它的設備組成，簡單粗略算了一下成本：
樹莓派 4 589 元 + ADC 35 元 + 光電二極管幾毛一個用來湊個整 + 比色皿（cuvette）150 + 濾光片輪（filter wheel）14000 + 蠕動泵 1000 + 電源 200 ≈ 1 萬 6。
這至少是連 1/10 都不到。
另外，這位網友也提出了一些更實際的問題：
比如其中要用的試劑雖然可以買現成的，但在偏遠的地區存在冷藏問題。另外還需要支付得起的控制和校準材料，確保系統保持準確性。
總之，“期待更多”。
One More Thing
簡單搜索了一下發現，由於樹莓派體積小、成本低，用它來做檢測工具的作品還真不少。
比如樹莓派加個攝像頭做口罩檢測：
加灰塵傳感器做空氣檢測：
除了個人 DIY，也不乏專業機構。
比如多倫多大學用它配上指甲監控器來檢測新冠患者的血氧飽和度，實現無需現場接觸也能監控病人情況：
甚至在去年，樹莓派還被用來作為呼吸機的主板，解決疫情期間呼吸機芯片短缺的問題。
還有什麼是樹莓派所不能的呢？
論文地址：
https://ieeexplore.ieee.org/document/9524612/metrics#metrics