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Alexa一直在节省你的时间现在她可以拯救你的生命

2021-07-29 来源:山西农业机械网

Alexa一直在节省你的时间:现在她可以拯救你的生命

据我们所知,Alexa可以播放一首歌,订购比萨饼或进行快速在线搜索。

但现在它可以做更有价值的事情:拯救你的生命。

根据一项新的概念验证研究的结果,Alexa可以准确地识别出一种特定的呼吸模式,称为无人呼吸或喘气中国机械网okmao.com。 在即将发生的心脏骤停或心脏停止跳动的情况下发展。

这项研究于昨天在npj数字医学杂志上发表。

这种新颖的非接触式AI监测形式对检测心脏骤停的影响是广泛的,并且提供了将救护车送到可能独自在家的受害者的独特可能性。

目前的数据显示,美国每年有近500,000人死于心脏骤停。这项技术最有价值的最常见领域之一是卧室,其中大部分医院出现心脏骤停。

立即CPR可以使某人的生存机会增加一倍或三倍,但需要旁观者进行胸部按压。

华盛顿大学的研究人员已经开发出一种技术来监测人们在睡觉时即将发生的心脏骤停,而不使用任何贴片,附带的导线或身体监测器 - 只是睡觉时呼吸声的声音模式。

它涉及智能扬声器的能力,如亚马逊Alexa,谷歌之家甚至智能手机扬声器,以检测呼吸音的喘气声,然后发送911寻求帮助。

该技术是通过监测和分析来自911次呼叫的实际呼吸事件而开发的,能够在97%的时间内从20英尺(6米)远的地方检测到呼吸事件。

“许多人在他们家中都有智能扬声器,这些设备具有我们可以利用的惊人功能,”相应的作者Shyam Gollakota说,他是美国威斯康星大学Paul G. Allen计算机科学与工程学院的副教授。一个新闻稿。“我们设想一种非接触式系统,通过持续和被动地监控卧室进行农业呼吸事件,并提醒附近的任何人提供CPR。然后,如果没有响应,设备可以自动拨打911。”

根据对911呼叫数据的回顾,研究人员指出,大约50%的心脏骤停患者发生了呼吸困难。Agonal呼吸反映了体内低氧水平,称为缺氧。研究还表明,那些服用阿龙呼吸的人通常有更好的生存机会。

“这种呼吸发生在患者的氧气水平确实很低时,”该研究的另一位合着者,华盛顿大学医学院麻醉学和止痛药助理教授Jacob Sunshine博士说。“这是一种喉咙喘气的声音,它的独特性使它成为一个很好的音频生物标志物,用于识别是否有人正在经历心脏骤停。”

研究人员从2009年至2017年的实际911呼叫到西雅图紧急医疗服务(EMS)收集了呼吸音。在心脏骤停(人昏迷)的情况下,旁观者使用他们的手机记录听到的呼吸音,将他们的手机靠近患者的嘴和脸,以便调度员能够确定患者是否需要立即进行心肺复苏。

该团队在2009年至2017年期间收集了162个电话,并在每次阿根廷呼吸开始时提取了2.5秒的音频,总共提供了236个剪辑。该团队在不同的智能设备上捕获了录音:亚马逊Alexa,iPhone 5s和三星Galaxy S4。此外,他们还使用各种机器学习(ML)技术将数据量增加到7,316个正片段。

“我们在不同距离播放这些例子,以模拟患者在卧室不同位置时的声音,”主要作者,艾伦学校的博士生Justin Chan说。“我们还添加了不同的干扰声音,例如猫和狗的声音,汽车鸣喇叭,空调,以及您通常在家中听到的声音。”

对于所谓的“负面”数据 - 指的是与睡眠相关的典型或预期声音 - 研究人员使用了在睡眠研究期间收集的83小时音频,产生了7,305个环境声音样本。这些片段包括人们在睡眠中产生的常见声音,例如打鼾甚至是阻塞性睡眠呼吸暂停患者的呼吸暂停期。

从这些数据集中,该团队使用ML技术开发了一种应用程序,可以在智能设备距离产生声音的扬声器6米远的地方97%的时间内检测和区分不同的呼吸。

然后研究人员对该算法进行了测试,以确保它不会错误地识别出不同类型的呼吸,如打鼾,如同呼吸。当患者刚睡觉或午睡时,拨打911或家人肯定不是理想的。

“我们不想不必要地提醒紧急服务或亲人,因此我们减少误报率非常重要,”Chan说。

对于睡眠实验室数据,假阳性率 - 在实际正常时错误地将呼吸声音识别为无人呼吸 - 非常低,为0.14%。对于单独的音频剪辑,单独音频剪辑的误报率为0.22%,其中志愿者在自己的家中睡觉时记录了自己。然而,当团队调整算法时,评估其至少间隔10秒检测两个不同事件的能力,误报率降至0%。

然而,该技术的更大价值实际上可能适用于阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者,这种疾病通常是肥胖患者在呼吸中经历周期性停顿,最终与喉咙中扩大的肌肉和软组织过度松弛有关。睡觉时上呼吸道。患有这种疾病,患者可能会出现二氧化碳水平升高和氧饱和度下降,这可能导致心脏压力,肺血管压力升高和呼吸系统受损。

研究人员相信,当人们睡觉时,这种算法可能会被开发成智能手机上的应用程序,或者Alexa可以作为智能扬声器上的背景监视器运行的程序。

“这可以在Alexa中包含的处理器上本地运行。它实时运行,因此您无需存储任何内容或向云端发送任何内容,”Gollakota说。

虽然在本地层面上可能是这样,但没有任何云介入,隐私问题和防止任何数据入侵的能力至关重要。使用此类技术的能力并不意味着您的隐私可能会受到侵犯,尤其是在这样一个关键时刻。

“现在,这是使用西雅图大都市区911电话的概念的一个很好的证明,”他说。“但我们需要获得更多与心脏骤停相关的911次呼叫,这样我们才能进一步提高算法的准确性,并确保它能够在更大的人口中进行推广。”

“心脏逮捕是人们死亡的一种非常常见的方式,现在他们中的许多人都可以不被证实,”阳光说。“使这项技术如此引人注目的部分原因在于,它可以帮助我们及时吸引更多患者,让他们得到治疗。”

但是,一位专家,医学博士,FACC,助理项目主任,洛克希尔山医院心脏病学助理教授,诺斯韦尔健康研究所认为,当阿格纳尔呼吸发展时,做出有意义的差异可能为时已晚,尤其是在术语方面。 CPR和正在进行的复苏的价值。

“无论是心脏骤停还是其他疾病,”激动呼吸始终是终末期疾病的征兆。我们的目标是在病人到达这个阶段之前抓住病人,“他解释道。

“在人体中检测这种情况作为心脏骤停的一种衡量标准,这实际上表明患者对终末至关重要。因此,许多道德问题都是通过这种诊断提出的。生命终期护理,治疗护理代理等都是非常私密的。保护个人决定。当不知道患者的护理目标是什么以及他们想要了解他们的病情时,隐私将是一个主要问题。“

另一位专家也对这种技术的使用和价值表示谨慎,特别是在这个早期阶段

“我认为这很聪明,并且代表了追踪有风险[心脏骤停]的人的另一种方式,但是持续监听和不切实际是令人毛骨悚然的 - 我们会看到它如何发挥作用,” 医学博士Eric Topol说 。人工智能专家,Medscape主编,斯克里普斯翻译科学研究所所长,执行副总裁兼斯克里普斯研究分子医学教授。“这一概念可能对睡眠呼吸暂停的诊断和监测更有用,可作为氧饱和度的辅助手段。”

Topol博士的最新着作“ 深度医学 ”探讨了人工智能与健康护理的交叉,以及我们如何能够将这种有价值的技术用于患者和医疗保健专业人员的最佳利益。