據(jù)外媒報(bào)道稱(chēng)，華盛頓大學(xué)（University of Washington）的研究人員近日開(kāi)發(fā)了一種新的可以監(jiān)測(cè)人們?cè)谒�眠時(shí)的心跳停止情況非接觸式工具。智能揚(yáng)聲器或智能手機(jī)的一項(xiàng)新技術(shù)可以讓設(shè)備探測(cè)到無(wú)區(qū)域呼吸的喘息聲并啟動(dòng)呼救。這個(gè)概念驗(yàn)證工具是使用從911電話中捕捉到的真實(shí)的無(wú)地域呼吸實(shí)例開(kāi)發(fā)的，它平均97％的時(shí)間在20英尺（或6米）之外探測(cè)到無(wú)地域呼吸事件。

華盛頓大學(xué)保Paul G． Allen計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院（ School of Computer Science ＆ Engineering）副教授、通訊作者之一Shyam Gollakota說(shuō)，很多人家里都有智能揚(yáng)聲器，這些設(shè)備具有驚人的功能，我們可以都可以利用它們。我們?cè)O(shè)想了一種非接觸式系統(tǒng)，它可以連續(xù)被動(dòng)地監(jiān)測(cè)臥室的非接觸式呼吸事件，并提醒附近的任何人來(lái)做心肺復(fù)蘇術(shù)。如果沒(méi)有做出回應(yīng)，該設(shè)備就會(huì)自動(dòng)撥打911。

根據(jù)急救電話的數(shù)據(jù)，約有50％的心臟驟�；颊叽嬖跓o(wú)定向呼吸，而進(jìn)行無(wú)定向呼吸的患者往往有更大的生存機(jī)會(huì)。華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院麻醉學(xué)和疼痛醫(yī)學(xué)助理教授Jacob Sunshine博士是該研究的共同通訊作者，他說(shuō)：“這種呼吸發(fā)生在患者的氧氣水平非常低的時(shí)候，這是一種喉音上的喘息聲，它的獨(dú)特性使它成為一個(gè)很好的音頻生物標(biāo)志物，可以用來(lái)識(shí)別一個(gè)人是否患有心臟驟停�！�

研究人員從真實(shí)的電話中收集了無(wú)性呼吸的聲音，并在2009年至2017年間收集了162個(gè)電話，在每次無(wú)性呼吸開(kāi)始時(shí)提取2．5秒的音頻，總共得到236個(gè)片段。研究小組在不同的智能設(shè)備上：亞馬遜的Alexa、iPhone 5s和三星的Galaxy S4捕捉了這些錄音，并使用各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將數(shù)據(jù)集提升到7316個(gè)正片段。

艾倫學(xué)院（Allen School）的博士生Justin Chan說(shuō)：“我們?cè)诓煌�的距離播放這些例子，來(lái)模擬如果病人在臥室的不同位置，聽(tīng)起來(lái)會(huì)是什么樣子。我們還添加了不同的干擾聲音，比如貓和狗的聲音、汽車(chē)的喇叭聲、空調(diào)的聲音，以及你在家里通常能聽(tīng)到的聲音�！�

對(duì)于負(fù)數(shù)據(jù)集，研究小組使用了83小時(shí)的睡眠研究期間收集的音頻數(shù)據(jù)，得到了7305個(gè)聲音樣本。這些剪輯包含了人們?cè)谒�覺(jué)時(shí)發(fā)出的典型聲音，比如打鼾或阻塞性睡眠呼吸暫停。從這些數(shù)據(jù)集中，研究小組使用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建了一個(gè)工具，當(dāng)智能設(shè)備被放置在距離產(chǎn)生聲音的揚(yáng)聲器6米遠(yuǎn)的地方時(shí)，97％的情況下可以檢測(cè)到無(wú)定向呼吸。

接下來(lái)，研究小組對(duì)該算法進(jìn)行了測(cè)試，以確保它不會(huì)意外地將打鼾等不同類(lèi)型的呼吸劃分為無(wú)區(qū)域呼吸。Chan說(shuō)：“我們不想向緊急服務(wù)機(jī)構(gòu)或親人發(fā)出不必要的警報(bào)，所以降低假陽(yáng)性率很重要�！�

對(duì)于睡眠實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)，該算法錯(cuò)誤地將呼吸聲音分類(lèi)為0．14％的時(shí)間的呼吸聲。 對(duì)于單獨(dú)的音頻片段，誤報(bào)率約為0．22％，其中志愿者在自己家中睡覺(jué)時(shí)記錄了自己。 但是當(dāng)團(tuán)隊(duì)使用該工具將某些東西歸類(lèi)為無(wú)人機(jī)呼吸時(shí)，只有當(dāng)它至少間隔10秒檢測(cè)到兩個(gè)不同的事件時(shí)，兩個(gè)測(cè)試的誤報(bào)率降至0％。

該團(tuán)隊(duì)設(shè)想，這種算法可以像應(yīng)用程序一樣運(yùn)行，或者像Alexa那樣在人們睡覺(jué)時(shí)在智能揚(yáng)聲器或智能手機(jī)上運(yùn)行。Gollakota說(shuō)：“這可以在Alexa中包含的處理器上本地運(yùn)行。它是實(shí)時(shí)運(yùn)行的，所以你不需要存儲(chǔ)任何東西，也不需要把任何東西發(fā)送到云端�！毖芯咳藛T計(jì)劃通過(guò)UW分拆聲音生命科學(xué)將這項(xiàng)技術(shù)商業(yè)化。