Люди, у которых происходит остановка сердца, внезапно теряют чувствительность и либо перестают дышать, либо задыхаются, что называется агональным дыханием. Немедленная сердечно-лёгочная реанимация (СЛР) может увеличить шансы человека на выживание в два или три раза, но для этого требуется присутствие ещё одного лица рядом с больным.
Остановка сердца часто происходит за пределами больницы, дома, когда человек один. Недавнее исследование показало, что одно из наиболее распространённых мест остановки сердца за пределами больницы, — это спальня больного, когда никого нет поблизости или находящиеся рядом спят и не могут оказать помощь.
Исследователи из Вашингтонского университета (University of Washington) разработали инструмент для мониторинга остановки сердца людей во сне без прикосновения к ним. Новая функция умных колонок типа Google Home и Amazon Alexa или смартфонов позволяет выявить звук агонального дыхания и вызвать помощь. В среднем, при апробации концепции, разработанной с использованием реального агонального дыхания, записанного при вызове 911, приложение смогло обнаруживать явления агонального дыхания в 97 % случаев с расстояния 6 метров. Результаты исследования опубликованы в журнале Digital Medicine. (Автор заметки в Digital Medicine называет Amazon Alexa устройством, однако Amazon Alexa, или Alexa — это не устройство, а виртуальный ассистент, наподобие Кортаны, Google Assistant, Siri или Алисы, разработанный компанией Amazon и впервые появившийся в умных колонках Amazon Echo и Amazon Echo Dot — прим. «XX2 ВЕК»).
«У множества людей есть дома умные колонки, и эти устройства обладают удивительными возможностями, мы можем ими воспользоваться, — говорит соавтор публикации Шиам Голлакота (Shyam Gollakota). — Это бесконтактная система, работающая непрерывно и пассивно, контролируя дыхание в спальне на предмет агонального дыхания. Она предупреждает всех, находящихся поблизости, о необходимости сделать искусственное дыхание. А если нет ответа, устройство может автоматически позвонить в 911».
По данным 911, агональное дыхание присутствует примерно у 50 % людей, страдающих от остановки сердца. Пациенты, у которых присутствует агональное дыхание, имеют больше шансов на выживание.
«Такое дыхание случается, когда у пациента очень низкий уровень кислорода, — говорит доктор Джейкоб Саншайн (Jacob Sunshine) из Медицинской школы (School of Medicine) Вашингтонского университета. — Это своего рода гортанный шум, уникальность делает его хорошим биомаркером, и его можно использовать для определения остановки сердца».
Исследователи собрали звуки агонального дыхания из настоящих звонков 911 в скорую медицинскую службу Сиэтла. Поскольку пациенты с остановкой сердца часто находятся без сознания, посторонние наблюдатели записывали агональные звуки, прикладывая телефоны ко рту пациента, чтобы диспетчер мог определить, нужна ли пациенту немедленная сердечно-лёгочная реанимация. В период с 2009 по 2017 год группа собрала 162 звонка и извлекла 2,5 секунды аудио в начале каждого агонального вздоха, получив в общей сложности 236 образцов. Образцы были записаны на различные умные устройства — Amazon Alexa, iPhone 5s и Samsung Galaxy S4 — и использовала различные методы машинного обучения для увеличения набора данных до 7316 образцов.
«Мы проигрывали образцы на разных расстояниях, чтобы имитировать, как бы это звучало, если бы пациент находился в разных местах спальни, — говорит Джастин Чан (Justin Chan), докторант Школы компьютерных наук и инженерии имени Пола Аллена (Allen School of Computer Science & Engineering). — Мы также добавили различные мешающие звуки, например лай собак и мяуканье кошек, гудение машин и кондиционера, вещей, обычно находящихся в доме».
Для получения отрицательного набора данных группа использовала 83 часа аудиоданных, собранных в исследованиях, проводившихся во время сна. В результате было отобрано 7305 звуковых образцов. Эти образцы содержали типичные звуки, издаваемые людьми во сне — храп или остановки дыхания во сне.
Команда использовала эти наборы данных для машинного обучения, чтобы создать инструмент, который мог бы определять агональное дыхание в 97% случаев, когда интеллектуальное устройство располагалось на расстоянии до 6 метров от динамика, генерирующего звуки.
В условиях лабораторного тестирования алгоритм неправильно классифицировал звук дыхания в качестве агонального дыхания 0,14 % времени. Ложное определение составило около 0,22 % для отдельных аудиоклипов, в которых добровольцы записывали себя во время сна в собственных домах. Но когда группа создала инструмент, классифицирующий нечто как агональное дыхание только тогда, когда обнаруживает два различных события с интервалом не менее 10 секунд, частота ложного определения снизилась до 0 %.
Группа предполагает, что алгоритм может работать как приложение или навык Alexa, пассивно присутствуя в умной колонке или смартфоне, пока человек спит.
«Алгоритм может запускаться локально на процессорах, содержащихся в Alexa. Он работает в режиме реального времени, поэтому не надо будет ничего хранить или отправлять в облако, — говорит Голлакота. — Уже сейчас мы доказали хорошую работу нашего алгоритма, используя звонки в 911 в Сиэтле. Но нам надо получить доступ к большему числу звонков, связанных с остановкой сердца, чтобы ещё больше повысить его точность».
Исследователи планируют коммерциализировать эту технологию.
«Остановка сердца — распространённая причина смерти людей. Сейчас её сложно заметить, — говорит Саншайн. — Данная технология сможет помочь выявить больше пациентов для своевременного лечения».
