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Apple Watch 能在 AI 帮助下侦测出中风迹象

有 97% 准确率发现心律失常。

Sanji Feng
2017 年 5 月 13 日, 下午 03:00
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心率应用团队 Cardiogram 在与 UCSF Health Lab 一同进行研究时发现,Apple Watch 在搭配神经网络算法使用时,有 97% 的准确率能够探测出突发性心房颤动。这基本上能算作是目前最常见的心律问题,而 Apple Watch 在搭配合适的软件和硬件后,将可以有效防止敏感病人出现中风的症状。实际上,Cardiogram 从去年开始就一直在尝试靠 Apple Watch 来探测中风的前兆(有四分之一是由不规律心跳引起),而在其应用记录到的 6,158 名手表佩戴者中,大部分 EKG 读数都显示正常,但有 200 位都存在心房颤动导致的不规律心跳。工程师选择将这部分患者作为对象来训练深度学习系统,希望它能学会分辨出心律失常的目标。



再往后研究团队将系统的测试放到了 51 名确定要通过手术恢复正常心律的病人身上,所有人都会在术前和术后使用 Apple Watch 及十二导程心电图,配合 AI 算法,能够达到心房颤动 97% 的侦测准确率以及 98% 的灵敏度。考虑到这套方案目前还在初期,所以未来应该还有望进一步提升。原本在中风患者中,有大约三分之二可靠药物来预防,剩下的那部分,看来接下去也有望靠可穿戴设备来解决了。

研究团队此后会以 EKG 测试的「黄金标准」来作为算法调整、验证的方向,整套方案也会被整合入 Cardiogram 应用,还可能被用来「尝试是否具备侦测心房颤动以外疾病的可能性」。如果成功的话,Apple Watch 和 ResearchKit 应该会被更多地运用到医疗领域吧。