每年心臟驟停時，幾乎有500,000人死于 心臟驟停。經歷心臟驟停的人會突然變得反應遲鈍，要么停止呼吸，要么喘不過氣來，這被稱為“早呼吸”。立即進行心肺復蘇術可以使某人的生存機會增加一倍或兩倍，但這需要一名旁觀者在場。

心臟驟停通常發(fā)生在醫(yī)院外和某人的家中。 最近的研究 表明，院外心臟驟停的最常見位置之一是在一個人的臥室里，那里沒人可能在周圍或醒來時做出反應并提供護理。

華盛頓大學的研究人員開發(fā)了一種新的工具，可以在人們入睡時監(jiān)視他們的心臟驟停而不觸動他們。智能揚聲器(例如Google Home和Amazon Alexa)或智能手機的一項新技能使該設備能夠檢測出痛苦呼吸的喘息聲，并尋求幫助。

平均而言，概念驗證工具是使用從911呼叫中捕獲的真實的早呼吸實例開發(fā)的，它在高達20英尺(或6米)的距離中97%的時間檢測到了早呼吸事件。這項發(fā)現 發(fā)表 在npj Digital Medicine上。

華盛頓大學Paul G. Allen計算機科學與工程學院副教授，共同通訊作者Shyam Gollakota說：“很多人在家中都有智能揚聲器，而這些設備具有我們可以利用的驚人功能。” 。“我們設想了一種非接觸式系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以通過連續(xù)和被動地監(jiān)視臥室的呼吸性呼吸事件來工作，并提醒附近的任何人來提供心肺復蘇術。然后，如果沒有響應，則設備可以自動撥打911。”

根據911通話數據，大約50%的經歷心臟驟停的人都存在性呼吸，而進行呼吸性呼吸的患者通常有更好的生存機會。

密西根大學醫(yī)學院麻醉學和止痛醫(yī)學助理教授雅各布·桑西恩(Jacob Sunshine)博士說：“這種呼吸發(fā)生在患者的氧氣水平非常低時 。” “這是一種喉嚨喘息的聲音，它的獨特性使其成為一個很好的音頻生物標記，可用于識別某人是否正在經歷心臟驟停。”

研究人員從對西雅圖緊急醫(yī)療服務部門的911實際通話中搜集了痛苦的呼吸聲。由于心臟驟?；颊咄ǔ２皇∪耸?，因此旁觀者通過將手機放在患者的嘴邊來記錄痛苦的呼吸聲音，以便調度員可以確定患者是否需要立即進行心肺復蘇術。該團隊在2009年至2017年期間收集了162個通話，并在每次痛苦的呼吸開始時提取了2.5秒的音頻，以提供總共236個剪輯。該團隊在不同的智能設備(Amazon Alexa，iPhone 5s和三星Galaxy S4)上捕獲了錄音，并使用各種機器學習技術將數據集增加到7,316個正向剪輯。

“我們在不同距離播放這些示例，以模擬患者在臥室不同位置時的聲音，”第一作者 艾倫學校的博士生賈斯汀·陳說。“我們還添加了不同的干擾聲音，例如貓和狗的聲音，汽車的鳴叫聲，空調的聲音，以及您通常在家里可能聽到的聲音。”

對于負面數據集，該團隊使用了在睡眠研究期間收集的83個小時的音頻數據，產生了7,305個聲音樣本。這些剪輯包含人們在睡眠中發(fā)出的典型聲音，例如打nor或阻塞性睡眠呼吸暫停。

從這些數據集中，團隊使用機器學習技術創(chuàng)建了一個工具，該工具可以在將智能設備放置在距產生聲音的揚聲器最遠6米的位置時，檢測到97%的呼吸時間。

接下來，研究小組測試了該算法，以確保不會意外地將其他類型的呼吸(例如打呼，)歸類為呼吸性呼吸。

Chan說：“我們不想不必要地提醒緊急服務或親人，因此，重要的是減少誤報率。”

對于睡眠實驗室數據，該算法將呼吸聲音錯誤地分類為0.14%的早期呼吸。單獨的音頻剪輯的誤報率約為0.22%，其中志愿者在自己的家中睡覺時錄制了自己的聲音。但是，只有當該團隊讓該工具將間隔至少10秒的兩個不同事件檢測到時，才將其歸類為早呼吸，兩種測試的假陽性率均降至0%。

該團隊設想，該算法可以像應用程序一樣運行，也可以像Alexa的一項技能那樣在人們睡覺時在智能揚聲器或智能手機上被動運行。

“這可以在Alexa中包含的處理器上本地運行。它是實時運行的，因此您無需存儲任何內容或將任何內容發(fā)送到云。

他說：“目前，這是在西雅圖市區(qū)使用911通話的很好的概念證明。” “但是我們需要獲得更多與心臟驟停相關的911呼叫，以便我們可以進一步提高算法的準確性，并確保該算法可以推廣到更大的人群中。”

研究人員計劃通過UW分拆公司Sound Life Sciences Inc.將該技術商業(yè)化 。

Sunshine說：“心臟驟停是人們死亡的一種非常普遍的方式，現在許多人可以目擊者。” “使這項技術如此引人注目的部分原因在于，它可以幫助我們及時發(fā)現更多患者，以便對其進行治療。”

標簽： 心臟驟停檢測