近日，研究小組已經(jīng)在全球科學(xué)新聞服務(wù)平臺 EurekAlert! 上發(fā)表了一篇文章，表示會在 Nature 的合作期刊《NPJ Digital Medicine》上公布這項成果。
據(jù)悉，他們開發(fā)出的工具可以將智能音箱變成一個檢測工具，主要用來預(yù)防心臟病發(fā)作與心臟驟停，同時還可以自動撥打本地的求救電話。
華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院助理教授 Jacob Sunshine 表示，智能音箱是做這件事的完美設(shè)備，因為它們需要時刻保持對環(huán)境音源的監(jiān)測，以便能及時識別你類似‘Hey Siri’這樣的命令。
另一名副教授 Shyam Gollakota 也稱，之所以開發(fā)這套系統(tǒng)也是因為看到了當(dāng)下智能音箱的普及率。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，從 2017 年到 2018 年，美國智能音箱的普及率已經(jīng)從 21.5% 增長到 41%。
‘致命性心梗多發(fā)于晚上，很多人在發(fā)作時甚至都不知道自己已經(jīng)發(fā)病，但此時患者一般都會伴有呼吸急促、呼吸拉長等狀況，聲音也會發(fā)出相應(yīng)的變化，而這種特征，是可以被識別和檢測的。’
在開發(fā)過程中，研究小組先從美國醫(yī)療中心收集了 911 急救專線里的有關(guān)心臟驟停、急性心衰發(fā)作時的音源數(shù)據(jù)，這些聲音大多是由發(fā)病者的親朋好友撥打急救電話時提供的，以便讓醫(yī)療人員分析是否需要進行心肺復(fù)蘇搶救。
獲得數(shù)據(jù)后，他們便開始在房間內(nèi)的不同位置、距離播放這些聲音，供音箱設(shè)備進行識別，期間還加入了像貓狗叫聲、汽車喇叭等其它干擾音，以更真實地還原各種狀況。
最終，研究小組總共獲得了約 7000 個聲音樣本，其中就包含了一些特定的打鼾聲，特別是一些不規(guī)律的鼾聲，它們可能與冠心病、心率失常等心血管疾病有密切關(guān)系。
如今系統(tǒng)已經(jīng)能在 6 米范圍內(nèi)對這種獨特的呼吸聲做出識別，識別率為 97% 左右。但準確度是研究小組更在意的因素，因為一旦出錯，誤撥了急救電話，也會對醫(yī)院和用戶造成不小的困擾。
目前，研究小組已經(jīng)計劃成立一個分支機構(gòu)，將這項技術(shù)正式商業(yè)化：‘我們還需要更多心臟驟停的音源，進一步提高算法的精準度，協(xié)助醫(yī)療機構(gòu)和家庭盡早發(fā)現(xiàn)病癥，獲得及時的治療。’
不過，用戶是否能接受自家音箱處于‘非接觸式實時監(jiān)測’的狀態(tài)，也是個問題。雖然研究人員稱所有運算都只在本地運行，而不會被上傳至服務(wù)器和云端，但這也關(guān)系到個人聲音數(shù)據(jù)的安全。
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