Разработан алгоритм умных часов для обнаружения остановки сердца
Исследование, проведенное Google Research и опубликованное в Nature, демонстрирует разработку алгоритма машинного обучения, способного обнаруживать внезапную потерю пульса с использованием данных фотоплетизмографии (ФПГ) и акселерометра, встроенных в смарт-часы. Этот алгоритм предназначен для автоматического вызова экстренных служб в случае остановки сердца, что может значительно улучшить показатели выживаемости, особенно в ситуациях, когда остановка сердца происходит без свидетелей.
Алгоритм показал высокую специфичность (99,99%), что означает крайне низкий уровень ложных срабатываний, и умеренную чувствительность (67,23%), что указывает на его способность корректно идентифицировать случаи потери пульса.
В исследовании использовались данные из различных когорт, включая контролируемые клинические условия и реальные условия свободной жизни. В клинических условиях данные были собраны у пациентов, испытывающих фибрилляцию желудочков и артериальную окклюзию, вызванную жгутом, что позволило моделировать потерю пульса. В условиях свободной жизни данные собирались у пользователей, которые носили смарт-часы в повседневной жизни, что помогло оценить частоту ложноположительных результатов.
Результаты исследования показали, что алгоритм способен определить отсутствие пульса в течение 57 секунд, после чего следует 20-секундная проверка реакции пользователя перед инициированием вызова экстренных служб. Это время реакции является критически важным для повышения шансов на выживание при остановке сердца.
Однако, чувствительность алгоритма варьировалась в зависимости от условий: для неподвижных событий потери пульса она составила 72%, а для смоделированных событий коллапса — 53%.
Несмотря на высокую специфичность, исследователи отмечают, что для дальнейшего улучшения алгоритма необходимо снизить уровень ложных срабатываний, что особенно важно для предотвращения ненужных вызовов экстренных служб.
Также отмечается, что текущий алгоритм был обучен на данных, полученных в контролируемых условиях, что может не полностью соответствовать реальным ситуациям. Для повышения точности и надежности алгоритма в будущем планируется использовать данные, собранные с реальных смарт-часов в различных условиях.
В целом, разработка такого алгоритма представляет собой значительный шаг вперед в использовании носимых технологий для улучшения медицинского реагирования и повышения шансов на выживание при внебольничной остановке сердца.