Искусственный интеллект обнаруживает остановку сердца во сне
Остановки сердца во сне нередко грозят летальным исходом – особенно если пациент один дома и ему некому помочь. В таких ситуациях срочное проведение реанимационных действий удваивает и даже утраивает шансы больного на выживание.
Исследователи из Университета штата Вашингтон, США, пытаются решить эту проблему с помощью новой системы, работающей с применением искусственного интеллекта. ИИ позволяет «умным» колонкам, таким как Amazon Alexa или Google Home (виртуальные помощники, реагирующие на голосовые команды), предупреждать медработников о случаях остановки сердца, отслеживая ритм дыхания пациента во время сна, причем – даже не касаясь человека.
«Мы в восторге от этого проекта, так как он открывает возможности интеллектуальных колонок для мониторинга пациентов. До этого исследователи и производители устройств делали ставку на смартфоны для мониторинга и выявления проблем со здоровьем, – пишет соавтор исследования Шьям Голлакота, доцент кафедры школы информатики и техники Аллен Университета Вашингтон. – Однако Google Home и Amazon Alexa становятся все более распространенными в домашних хозяйствах и очень удобны, так как они подключены к сети и могут пассивно контролировать пациентов».
Эти приложения позволяют интеллектуальным колонкам и смартфонам обнаруживать звуки судорожного дыхания, известного как агональное, которое встречается примерно у 50 процентов людей во время остановки сердца. Устройство, обнаружив сбои в дыхании, вызывает помощь, что, по данным экстренной службы 911, дает наилучшие шансы на спасение.
Алгоритм для проверки этой концепции был обучен с использованием реальных случаев агонального дыхания, зафиксированных в результате 162 911 обращений в службу экстренной медицинской помощи Сиэттла в период с 2009 по 2017 год. Звуки были переданы звонившими в службу 911 и державшими свои телефоны возле рта пациента, чтобы диспетчер мог определить, требуются ли немедленные реанимационные действия.
Команда ученых выделила звуковые клипы длиной 2.5 секунды в начале каждого случая агонального дыхания, собрав всего 236 звуковых клипов с помощью Amazon Alexa, iPhone 5s и Samsung Galaxy S4. Затем были использованы различные методы машинного обучения, чтобы увеличить объем данных до 7316 положительных клипов. Кроме того, были проанализированы 83 часа аудиоматериалов, зафиксировавших типичные звуки, которые люди издают во время сна. Эти аудиозаписи были взяты из базы данных исследований по изучению сна, и в результате их изучения удалось получить 7305 образцов негативных звуков.
Как показало тестирование, новое ПО было способно обнаруживать агональное дыхание в 97 процентах случаев, при этом интеллектуальное устройство располагалось на расстоянии до шести метров от динамика, генерирующего звуки. Приложение неправильно классифицировало звук дыхания как агональное в 0.14 процентах случаев и давало ложно-положительную оценку в 0.22 процентах случаев для отдельных аудиоклипов, записанных самими добровольцами во время сна. Однако этот показатель упал до нуля после того, как команда ученых перенастроила свое ПО таким образом, что оно классифицировало звук как агональное дыхание, только зафиксировав двукратный сбой дыхания с интервалом не менее 10 секунд.
Команда считает, что эта программа может быть установлена как приложения для устройств Alexa и будут работать в пассивном режиме на интеллектуальных колонках или смартфонах. Результаты исследования были опубликованы в журнале npj Digital Medicine.
