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Des chercheurs développent le premier système d'IA d'arrêt cardiaque sans contact pour enceintes intelligentes

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Crédit: Sarah McQuate / Université de Washington

Près de 500 000 Américains meurent chaque année d'un arrêt cardiaque, lorsque le cœur cesse de battre.

Les personnes en crise cardiaque cesseront soudainement de réagir et cesseront de respirer ou aspireront l'air, signe connu sous le nom de respiration agonale. La RCP immédiate peut doubler ou tripler les chances de survie de quelqu'un, mais cela nécessite la présence d'un spectateur.

Les arrêts cardiaques se produisent souvent à l'extérieur de l'hôpital et dans l'intimité du domicile de quelqu'un. Des recherches récentes suggèrent que l'un des endroits les plus courants pour un arrêt cardiaque hors hôpital se trouve dans la chambre à coucher du patient, où personne n'est probablement là ou éveillé pour réagir et prodiguer des soins.

Des chercheurs de l'Université de Washington ont développé un nouvel outil permettant de surveiller les personnes en attente d'un arrêt cardiaque alors qu'elles sont endormies sans les toucher. Une nouvelle compétence pour un haut-parleur intelligent– comme Google Home et Amazon Alexa – ou un smartphone permet à l'appareil de détecter le souffle haletant d'une respiration agonale et d'appeler à l'aide. En moyenne, l'outil de validation de principe, qui a été développé à l'aide d'instances de respiration agonales réelles capturées à partir d'appels du 911, a détecté des événements de respiration agonale 97% du temps à une distance maximale de 6 mètres. Les résultats sont publiés le 19 juin dans npj médecine numérique.

"Beaucoup de gens ont des haut-parleurs intelligents à la maison et ces appareils ont des capacités incroyables dont nous pouvons tirer parti", a déclaré l'auteur co-correspondant, Shyam Gollakota, professeur associé à la faculté d'informatique et d'ingénierie Paul G. Allen de l'UW. . "Nous envisageons un système sans contact fonctionnant en surveillant de manière continue et passive la chambre à coucher pour un événement de respiration unique et en avertissant quiconque à proximité de venir fournir la RCP. S'il n'y a pas de réponse, l'appareil peut appeler automatiquement le 911."

La respiration agonale est présente chez environ 50% des personnes qui subissent un arrêt cardiaque, selon les données de 911 appels, et les patients qui prennent une respiration agonale ont souvent de meilleures chances de survie.

"Ce type de respiration se produit lorsqu'un patient manque vraiment d'oxygène", a déclaré le co-correspondant, le Dr Jacob Sunshine, professeur assistant en anesthésiologie et en médecine de la douleur à la UW School of Medicine. "Il s'agit en quelque sorte d'un bruit guttural haletant, et son caractère unique en fait un bon biomarqueur audio à utiliser pour identifier si une personne subit un arrêt cardiaque."

Les chercheurs ont recueilli des bruits de respiration agonale provenant de véritables appels 911 aux services médicaux d'urgence de Seattle. Étant donné que les patients en arrêt cardiaque sont souvent inconscients, les passants ont enregistré les bruits de respiration agonaux en plaçant leur téléphone contre la bouche du patient afin que le répartiteur puisse déterminer si le patient avait besoin d'une RCP immédiate. L’équipe a collecté 162 appels entre 2009 et 2017 et extrait 2,5 secondes de son au début de chaque cycle de travail pour aboutir à un total de 236 clips. L'équipe a capturé les enregistrements sur différents appareils intelligents – un Amazon Alexa, un iPhone 5 et un Samsung Galaxy S4 – et a utilisé diverses techniques d'apprentissage automatique pour porter l'ensemble de données à 7 316 clips positifs.

"Nous avons joué ces exemples à différentes distances pour simuler ce que cela ressemblerait si le patient était à différents endroits de la chambre à coucher", a déclaré le premier auteur, Justin Chan, étudiant au doctorat à l'école Allen. "Nous avons également ajouté différents bruits parasites tels que ceux de chats et de chiens, de klaxons de voitures, de la climatisation, de choses que vous pourriez normalement entendre dans une maison."

Pour les données négatives, l’équipe a utilisé 83 heures de données audio collectées au cours de études de sommeil, donnant 7 305 échantillons sonores. Ces clips contenaient des sons typiques que les gens font dans leur sommeil, tels que le ronflement ou l'apnée obstructive du sommeil.

À partir de ces jeux de données, l’équipe a utilisé l’apprentissage automatique pour créer un outil capable de détecter la respiration artificielle 97% du temps lorsque le dispositif intelligent était placé à une distance de 6 mètres d’un haut-parleur générant les sons.

L'équipe a ensuite testé l'algorithme pour s'assurer qu'il ne classerait pas accidentellement un type de respiration différent, tel que le ronflement, en tant que respiration agonale.

"Nous ne voulons pas alerter inutilement les services d'urgence ou leurs proches, il est donc important de réduire notre taux de faux positifs", a déclaré Chan.

Pour les données du laboratoire du sommeil, l'algorithme a incorrectement catégorisé un son de respiration comme étant une respiration agonale 0,14% du temps. Le taux de faux positifs était d’environ 0,22% pour des clips audio distincts, dans lesquels les volontaires s’enregistraient eux-mêmes alors qu’ils dormaient chez eux. Mais quand l'équipe a eu l'outil classer quelque chose comme agonal respiration Ce n’est que lorsque deux événements distincts ont été détectés à au moins 10 secondes d’écart que le taux de faux positifs est tombé à 0% pour les deux tests.

L'équipe envisage que cet algorithme puisse fonctionner comme une application ou une compétence pour Alexa qui s'exécute de manière passive sur un haut-parleur intelligent ou un smartphone pendant que les gens dorment.

"Cela pourrait fonctionner localement sur les processeurs contenus dans l'Alexa. Il fonctionne en temps réel, vous n'avez donc pas besoin de stocker quoi que ce soit ou d'envoyer quoi que ce soit dans le nuage", a déclaré Gollakota.

"Pour le moment, il s'agit d'une bonne preuve de concept utilisant les appels au 911 dans la région métropolitaine de Seattle", a-t-il déclaré. "Mais nous devons avoir accès à plus d'appels 911 liés à arrêt cardiaque afin que nous puissions améliorer davantage la précision de l'algorithme et veiller à ce qu'il se généralise à une population plus large. "

Les chercheurs envisagent de commercialiser cette technologie par le biais d’une spin-up UW, Sound Life Sciences, Inc.

"Les arrêts cardiaques sont un moyen très courant de mourir, et bon nombre d'entre eux peuvent rester sans témoin", a déclaré Sunshine. "Une partie de ce qui rend cette technologie si convaincante est qu'elle pourrait nous aider à attraper plus de patients à temps pour qu'ils soient traités."


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Plus d'information:
npj médecine numérique, DOI: 10.1038 / s41746-019-0128-7

Fourni par
Université de Washington

Citation:
                                                 «Alexa, surveillez mon cœur»: des chercheurs développent le premier système d'IA d'arrêt d'arrêt cardiaque sans contact pour haut-parleurs intelligents (19 juin 2019)
                                                 récupéré le 19 juin 2019
                                                 sur https://medicalxpress.com/news/2019-06-alexa-heart-contactless-cardiac-ai.html

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