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  • AI免接触:研究人员借助智能扬声器监测心律

      对于医生来说,检查心率是否规则,是心脏病早期筛查的一个重点攻关方向。有趣的是,华盛顿大学的一支研究团队,刚刚介绍了基于现代机器学习技术而打造的一款智能扬声器,特点是能够对一个人展开非接触式的心律监测。更棒的是,在早期测试中,其性能与标准监护仪几乎不相上下。

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    研究一作 Anran Wang 与智能扬声器

      需要指出的是,普通的“心率”(Heart Rate)监测,特指了解某个时间段内的心跳平均值。

      但华盛顿大学团队打造的这款原型装置,能够对单次心跳的韵律(Heart Rhythms)展开更精细的追踪。

      研究资深合著者 Arun Sridhar 博士称:“心律失常的状况,其实比其它更加知名的心脏病更普遍。常见的心率失常,可能导致中风等疾病,但预测和诊断仍相当困难”。

      即便如此,对于部分患者来说,如果能够在家中方便地开展更高频次的低成本心律监测,便有极大的可能扭转当前低效的医疗诊断方案。

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    该原型装置便于对坐在面前的患者进行非接触式心率监测

      众所周知,想要设计出一种能够识别用户心律的设备绝非易事。为此,华盛顿大学研究团队借助了所谓的自我监督机器学习算法。

      普通的机器学习算法,需要被赋予一组添加了标记的训练数据,并随着时间的推移而改进其方法。

      而本文介绍的新算法,能够从内置于原型扬声器中的多个麦克风传来的不同信号,来开展实时学习。

      研究资深合著者 Shyam Gollakota 表示:“这类似于 Alexa 时钟可以找到用户发出的语音命令,即便当时用户正在播放视频、或与房间里的多人进行谈话”。

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    (来自:Mark Stone / University of Washington)

      具体说来是,扬声器可拾取房间里听到的不同声音,然后借助机器学习算法分析 1~2 英尺(30~60 厘米)范围内的微小变化。

      值得一提的是,这套算法不仅可以检测孤立的运动(比如由心跳引发的皮肤振动),还可检测两次心跳的间隔时间(Inter-beat Interval)。

      测试期间,研究人员招募了 26 位健康参与者、以及 24 位具有不同心脏状况的患者,并取得了一些可喜的成果。

      据悉,这套原型智能扬声器成功测量了健康参与者的近 1.23 万次心跳,且追踪间隔达到了与标准检测仪器相当的 28ms 内。

      在用到心脏病患者身上时,其测量了超过 5600 次心跳间隔,追踪精度也达到了标准的 30ms 范围内。

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    研究配图 – 1:系统可从原始活跃信号中提取出心跳的微小波动

      虽然目前仅能对患者进行单次检查,但随着研究的继续深入,其有望在未来某一天成为一种高效的无创式持续性心律监测方案(甚至涵盖睡眠状态下)。

      有关这项研究的详情,已经发表在近日出版的《自然》子刊《生物学通讯》(Communications Biology)上。

      原标题为《Using smart speakers to contactlessly monitor heart rhythms》。

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