研究人員研發(fā)出首款非接觸式心臟驟停AI系統(tǒng)工具
據(jù)外媒報(bào)道稱,華盛頓大學(xué)(University of Washington)的研究人員近日開(kāi)發(fā)了一種新的可以監(jiān)測(cè)人們?cè)谒邥r(shí)的心跳停止情況非接觸式工具。智能揚(yáng)聲器或智能手機(jī)的一項(xiàng)新技術(shù)可以讓設(shè)備探測(cè)到無(wú)區(qū)域呼吸的喘息聲并啟動(dòng)呼救。這個(gè)概念驗(yàn)證工具是使用從911電話中捕捉到的真實(shí)的無(wú)地域呼吸實(shí)例開(kāi)發(fā)的,它平均97%的時(shí)間在20英尺(或6米)之外探測(cè)到無(wú)地域呼吸事件。
華盛頓大學(xué)保Paul G. Allen計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院( School of Computer Science & Engineering)副教授、通訊作者之一Shyam Gollakota說(shuō),很多人家里都有智能揚(yáng)聲器,這些設(shè)備具有驚人的功能,我們可以都可以利用它們。我們?cè)O(shè)想了一種非接觸式系統(tǒng),它可以連續(xù)被動(dòng)地監(jiān)測(cè)臥室的非接觸式呼吸事件,并提醒附近的任何人來(lái)做心肺復(fù)蘇術(shù)。如果沒(méi)有做出回應(yīng),該設(shè)備就會(huì)自動(dòng)撥打911。
根據(jù)急救電話的數(shù)據(jù),約有50%的心臟驟;颊叽嬖跓o(wú)定向呼吸,而進(jìn)行無(wú)定向呼吸的患者往往有更大的生存機(jī)會(huì)。華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院麻醉學(xué)和疼痛醫(yī)學(xué)助理教授Jacob Sunshine博士是該研究的共同通訊作者,他說(shuō):“這種呼吸發(fā)生在患者的氧氣水平非常低的時(shí)候,這是一種喉音上的喘息聲,它的獨(dú)特性使它成為一個(gè)很好的音頻生物標(biāo)志物,可以用來(lái)識(shí)別一個(gè)人是否患有心臟驟停!
研究人員從真實(shí)的電話中收集了無(wú)性呼吸的聲音,并在2009年至2017年間收集了162個(gè)電話,在每次無(wú)性呼吸開(kāi)始時(shí)提取2.5秒的音頻,總共得到236個(gè)片段。研究小組在不同的智能設(shè)備上:亞馬遜的Alexa、iPhone 5s和三星的Galaxy S4捕捉了這些錄音,并使用各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將數(shù)據(jù)集提升到7316個(gè)正片段。
艾倫學(xué)院(Allen School)的博士生Justin Chan說(shuō):“我們?cè)诓煌木嚯x播放這些例子,來(lái)模擬如果病人在臥室的不同位置,聽(tīng)起來(lái)會(huì)是什么樣子。我們還添加了不同的干擾聲音,比如貓和狗的聲音、汽車的喇叭聲、空調(diào)的聲音,以及你在家里通常能聽(tīng)到的聲音!
對(duì)于負(fù)數(shù)據(jù)集,研究小組使用了83小時(shí)的睡眠研究期間收集的音頻數(shù)據(jù),得到了7305個(gè)聲音樣本。這些剪輯包含了人們?cè)谒X(jué)時(shí)發(fā)出的典型聲音,比如打鼾或阻塞性睡眠呼吸暫停。從這些數(shù)據(jù)集中,研究小組使用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建了一個(gè)工具,當(dāng)智能設(shè)備被放置在距離產(chǎn)生聲音的揚(yáng)聲器6米遠(yuǎn)的地方時(shí),97%的情況下可以檢測(cè)到無(wú)定向呼吸。
接下來(lái),研究小組對(duì)該算法進(jìn)行了測(cè)試,以確保它不會(huì)意外地將打鼾等不同類型的呼吸劃分為無(wú)區(qū)域呼吸。Chan說(shuō):“我們不想向緊急服務(wù)機(jī)構(gòu)或親人發(fā)出不必要的警報(bào),所以降低假陽(yáng)性率很重要!
對(duì)于睡眠實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù),該算法錯(cuò)誤地將呼吸聲音分類為0.14%的時(shí)間的呼吸聲。 對(duì)于單獨(dú)的音頻片段,誤報(bào)率約為0.22%,其中志愿者在自己家中睡覺(jué)時(shí)記錄了自己。 但是當(dāng)團(tuán)隊(duì)使用該工具將某些東西歸類為無(wú)人機(jī)呼吸時(shí),只有當(dāng)它至少間隔10秒檢測(cè)到兩個(gè)不同的事件時(shí),兩個(gè)測(cè)試的誤報(bào)率降至0%。
該團(tuán)隊(duì)設(shè)想,這種算法可以像應(yīng)用程序一樣運(yùn)行,或者像Alexa那樣在人們睡覺(jué)時(shí)在智能揚(yáng)聲器或智能手機(jī)上運(yùn)行。Gollakota說(shuō):“這可以在Alexa中包含的處理器上本地運(yùn)行。它是實(shí)時(shí)運(yùn)行的,所以你不需要存儲(chǔ)任何東西,也不需要把任何東西發(fā)送到云端!毖芯咳藛T計(jì)劃通過(guò)UW分拆聲音生命科學(xué)將這項(xiàng)技術(shù)商業(yè)化。

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