對於醫生來說，檢查心率是否規則，是心髒病早期篩查的一個重點攻關方向。有趣的是，華盛頓大學的一支研究團隊，剛剛介紹了基於現代機器學習技術而打造的一款智能揚聲器，特點是能夠對一個人展開非接觸式的心律監測。更棒的是，在早期測試中，其性能與標準監護儀幾乎不相上下。

研究一作Anran Wang 與智能揚聲器

需要指出的是，普通的“心率”（Heart Rate）監測，特指了解某個時間段內的心跳平均值。

但華盛頓大學團隊打造的這款原型裝置，能夠對單次心跳的韻律（Heart Rhythms）展開更精細的追踪。

研究資深合著者Arun Sridhar 博士稱：“心律失常的狀況，其實比其它更加知名的心髒病更普遍。常見的心率失常，可能導致中風等疾病，但預測和診斷仍相當困難”。

即便如此，對於部分患者來說，如果能夠在家中方便地開展更高頻次的低成本心律監測，便有極大的可能扭轉當前低效的醫療診斷方案。

該原型裝置便於對坐在面前的患者進行非接觸式心率監測

眾所周知，想要設計出一種能夠識別用戶心律的設備絕非易事。為此，華盛頓大學研究團隊借助了所謂的自我監督機器學習算法。

普通的機器學習算法，需要被賦予一組添加了標記的訓練數據，並隨著時間的推移而改進其方法。

而本文介紹的新算法，能夠從內置於原型揚聲器中的多個麥克風傳來的不同信號，來開展實時學習。

研究資深合著者Shyam Gollakota 表示：“這類似於Alexa 時鐘可以找到用戶發出的語音命令，即便當時用戶正在播放視頻、或與房間裡的多人進行談話”。

（來自：Mark Stone / University of Washington）

具體說來是，揚聲器可拾取房間裡聽到的不同聲音，然後藉助機器學習算法分析1~2 英尺（30~60 厘米）範圍內的微小變化。

值得一提的是，這套算法不僅可以檢測孤立的運動（比如由心跳引發的皮膚振動），還可檢測兩次心跳的間隔時間（Inter-beat Interval）。

測試期間，研究人員招募了26 位健康參與者、以及24 位具有不同心臟狀況的患者，並取得了一些可喜的成果。

據悉，這套原型智能揚聲器成功測量了健康參與者的近1.23 萬次心跳，且追踪間隔達到了與標準檢測儀器相當的28ms 內。

在用到心髒病患者身上時，其測量了超過5600 次心跳間隔，追踪精度也達到了標準的30ms 範圍內。

研究配圖- 1：系統可從原始活躍信號中提取出心跳的微小波動

雖然目前僅能對患者進行單次檢查，但隨著研究的繼續深入，其有望在未來某一天成為一種高效的無創式持續性心律監測方案（甚至涵蓋睡眠狀態下）。

有關這項研究的詳情，已經發表在近日出版的《自然》子刊《生物學通訊》（Communications Biology）上。

原標題為《Using smart speakers to contactlessly monitor heart rhythms》。