首款声控AI心护器Alexa预测97％心脏猝死几率

美国每年有至少50万人因心脏突然骤停死于心源性猝死。中国不会少于此数。

心脏突然骤停的人会变得神志意识反应迟钝，出现呼吸停止或濒死式喘气，这种迹象也称为“无痛呼吸”。如果立即实施心肺复苏，可以使患者有生存机会至少增加1-3倍，但需要旁边有人在场，并且能够实施心肺复苏抢救。

最新研究表明，常见突发心脏骤停场所之一是病人卧室，很可能没有人在旁边或立即呼救。

美国华盛顿大学科学家为此研发了一款新型AI辅助工具，用于人睡眠时监视可能发生的心脏骤停，但并不接触患者而影响睡眠质量。

这种具有AI智能的扬声器是在Google Home和Amazon 小智慧Alexa基础上开发的；可以连接到智能手机上，直接检测睡眠时的呼吸和喘息声，在紧急状况下预警是否需要紧急救助。

在临床验证过程中，该AI智能扬声器通过911呼叫中心证实那些心脏猝死案例。最远在6米开外就可以检测是否有人呼吸，准确率达97％。该结果发表在《NPJ Digital Medicine》杂志上。

美国威斯康星大学Paul G. Allen计算机科学与工程学院副教授Shyam Gollakota评述说“我们希望设计一种非接触式近距离远程监测系统，通过无触碰式监控卧室内人员的呼吸状况，提醒连接监测人员患者是否需要紧急抢救或心肺复苏。如果周围的人没有响应，该AI系统还能自动拨打911呼叫”。

研究人员归纳出大约50％心脏骤停的患者会出现“激动呼吸”，这是一种喘气式呼气声音，它的独特性成为一种很好的音频“生物标志物”，能够准确识别有人是否可能将发生心脏骤停。

研究人员通过分析从911呼叫中心收集到的紧急呼救，心脏骤停患者通常已经无意识了，周边的人通过把电话听筒放到患者鼻孔边记录或描述患者呼吸音，这样远程的急救人员就可以明确患者是否需要立即心肺复苏。

研究人员还测试了不同干扰声音，包括猫和狗声音、汽车鸣喇叭、空调声音以及在家中经常听到各种声音。甚至包括在睡眠中人们产生的典型噪声，如打鼾或阻塞性睡眠呼吸暂停。

研究人员通过训练机器学习创建了一种新的计算模式，让AI智能扬声器可以精准地监测和鉴别无人呼吸或背景噪杂音。

研究人员最大的担忧就是如何降低误报率，以及不必要地提醒家人或紧急求救服务。

该研究团队还开发了一个应用程序或Alexa应用技能，在人们熟睡时让AI智能扬声器在智能手机上被动运行。

心脏骤停是最常见的一种突发猝死情况，通过该AI创新技术和产品化将有可能帮助更多潜在的患者并拯救他们生命。

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