Класифікатор визначив серцевий напад по диханню

Американські дослідники навчили класифікатор за записом дихання визначати можливий серцевий напад: зазвичай він характеризується так званим агональним диханням. Точність роботи алгоритму склала близько 97 відсотків. Розроблений метод можна використовувати в пристроях з голосовими помічниками для визначення серцевого нападу і виклику допомоги, пишуть вчені в.

Одна з очевидних ознак серцевого нападу - уривчасте, хрипле, так зване агональне дихання. Його наявність може не тільки допомогти співробітникам рятувальних служб позначити небезпеку і вжити необхідних заходів, але і послужити біомаркером, який можна розпізнати і оцінити автоматично.

Розробити такий алгоритм вирішили дослідники з Вашингтонського університету під керівництвом Джастіна Чана (Justin Chan). Для навчання вони використовували датасет розмов, записаних операторами лінії 911: для навчання дослідники взяли уривки розмов із записом дихання людей, у яких пізніше підтвердився серцевий напад. Як контрольні дані для порівняння дослідники зібрали записи дихання, зроблені в домашніх умовах розумними колонками, а також записів мобільних додатків для трекінгу сну.

Алгоритм являє собою класифікатор, заснований на методі опорних векторів. Як вхідні дані використовували спектрограми уривків дихання, на підставі яких і працює класифікатор. Для оцінки роботи алгоритму вчені також зібрали записи дихання учасників лабораторних досліджень сну: це допомогло, зокрема, відокремити агональне дихання при серцевому нападі від схожого з ним дихання при апное уві сні.

У результаті вченим вдалося навчити алгоритм визначати агональне дихання людини за записами тривалістю від 10 до 20 секунд: кожен невеликий уривок в 2,5 секунди аналізується приблизно 21 мілісекунду при використанні в смартфоні і 58 секунду - при використанні розумної колонки (залежно від точності мікрофона і приблизного розташування пристрою). Точність класифікатора становила 97 відсотків.

Автори нової системи пропонують використовувати новий алгоритм в розумних пристроях і смартфонах. При використанні їх, однак, необхідно додатково підключити і автоматичний виклик швидкої допомоги. Схожа система зараз, наприклад, є в розумному годиннику Apple Watch: акселерометр у пристрої відзначає сильне падіння і може запропонувати викликати користувачеві швидку, а за відсутності відповіді - робить це самостійно.

Дослідники придумують і інші способи діагностики різних захворювань за допомогою смартфона. Наприклад, окремі алгоритми можуть визначати кровоносний тиск по силі натискання на екран, а також можливу наявність вушної інфекції по тому, як резонує звук, поданий у вухо.