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對于醫(yī)生來說，檢查心率是否規(guī)則，是心臟病早期篩查的一個(gè)重點(diǎn)攻關(guān)方向。有趣的是，華盛頓大學(xué)的一支研究團(tuán)隊(duì)，剛剛介紹了基于現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)而打造的一款智能揚(yáng)聲器，特點(diǎn)是能夠?qū)σ粋€(gè)人展開非接觸式的心律監(jiān)測。更棒的是，在早期測試中，其性能與標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)護(hù)儀幾乎不相上下。
需要指出的是，普通的“心率”(Heart Rate)監(jiān)測，特指了解某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的心跳平均值。
但華盛頓大學(xué)團(tuán)隊(duì)打造的這款原型裝置，能夠?qū)未涡奶捻嵚?Heart Rhythms)展開更精細(xì)的追蹤。
研究資深合著者Arun Sridhar博士稱：“心律失常的狀況，其實(shí)比其它更加的心臟病更普遍。常見的心率失常，可能導(dǎo)致中風(fēng)等疾病，但預(yù)測和診斷仍相當(dāng)困難”。
即便如此，對于部分患者來說，如果能夠在家中方便地開展更高頻次的低成本心律監(jiān)測，便有極大的可能扭轉(zhuǎn)當(dāng)前低效的醫(yī)療診斷方案。
眾所周知，想要設(shè)計(jì)出一種能夠識(shí)別用戶心律的設(shè)備絕非易事。為此，華盛頓大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)借助了所謂的自我監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
普通的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，需要被賦予一組添加了標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并隨著時(shí)間的推移而改進(jìn)其方法。
而本文介紹的新算法，能夠從內(nèi)置于原型揚(yáng)聲器中的多個(gè)麥克風(fēng)傳來的不同信號(hào)，來開展實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)。
研究資深合著者Shyam Gollakota表示：“這類似于Alexa時(shí)鐘可以找到用戶發(fā)出的語音命令，即便當(dāng)時(shí)用戶正在播放視頻、或與房間里的多人進(jìn)行談話”。
具體說來是，揚(yáng)聲器可拾取房間里聽到的不同聲音，然后借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析1~2英尺(30~60 厘米)范圍內(nèi)的微小變化。
值得一提的是，這套算法不僅可以檢測孤立的運(yùn)動(dòng)(比如由心跳引發(fā)的皮膚振動(dòng))，還可檢測兩次心跳的間隔時(shí)間(Inter-beat Interval)。
測試期間，研究人員招募了26位健康參與者、以及24位具有不同心臟狀況的患者，并取得了一些可喜的成果。
據(jù)悉，這套原型智能揚(yáng)聲器成功測量了健康參與者的近1.23萬次心跳，且追蹤間隔達(dá)到了與標(biāo)準(zhǔn)檢測儀器相當(dāng)?shù)?8ms內(nèi)。
在用到心臟病患者身上時(shí)，其測量了超過5600次心跳間隔，追蹤精度也達(dá)到了標(biāo)準(zhǔn)的30ms范圍內(nèi)。
雖然目前僅能對患者進(jìn)行單次檢查，但隨著研究的繼續(xù)深入，其有望在未來某一天成為一種高效的無創(chuàng)式持續(xù)性心律監(jiān)測方案(甚至涵蓋睡眠狀態(tài)下)。
有關(guān)這項(xiàng)研究的詳情，已經(jīng)發(fā)表在近日出版的《自然》子刊《生物學(xué)通訊》(Communications Biology)上。
原標(biāo)題為《Using smart speakers to contactlessly monitor heart rhythms》。
(原標(biāo)題：AI免接觸：研究人員借助智能揚(yáng)聲器監(jiān)測心律)
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