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时间:2024-12-25 03:49:26 来源:网络整理 编辑:热点
心力衰竭心衰)是各种心脏疾病的严重表现或晚期阶段,一旦被诊断心衰,可能需要反复住院治疗,5 年内死亡的风险高达 51.8%。及时发现心衰可降低死亡率,但心衰症状常与其他疾病重合如呼吸困难、疲劳和下肢水
心力衰竭(心衰)是手机各种心脏疾病的严重表现或晚期阶段,一旦被诊断心衰,放胸发现可能需要反复住院治疗,口分5 年内死亡的钟能致命风险高达 51.8%。
及时发现心衰可降低死亡率,心脏但心衰症状常与其他疾病重合(如呼吸困难、病准疲劳和下肢水肿),确率诊断目前依赖于血液测试、手机心脏超声等检查和医生的放胸发现判断,常常不能及时得出。口分
《美国心脏病学会杂志》(JACC)的钟能致命一项研究展示了一种可简便识别心衰的新方法:将智能手机平放在胸前 2 分钟。
每人手边都有的心脏运动传感器
智能手机
每一次心跳中,心脏膨大又缩小,病准同时伴随着扭转和旋转,确率这些运动可通过胸部传导到皮肤表面。手机出现心衰,也就是心脏泵血功能降低时,心脏对胸壁的撞击减弱,这时医生可能用手触摸到心尖搏动减弱。
仅凭手感的判断需要经验且粗略,其实,我们每个人手边都有能精细感应运动的工具:智能手机。
现在的智能手机几乎都装有微机电传感器(microelectromechanical sensors, MEMS),其中包含测量线性加速的加速计和测量角速度的陀螺仪,可以探测多方向的直线和旋转运动。
因此,把手机放在胸口,传感器就能将心脏传至胸壁的细微运动信号收集起来,这些数据经过分析,可以提供很多有意义的信息。曾有研究利用加速计和陀螺仪测得的数据,识别心房颤动、主动脉瓣狭窄和冠状动脉疾病。
心脏的运动,以及MEMS(加速计测量线性加速度,陀螺仪测量角速度) | 参考文献[2]
手机放胸前 2 分钟
心衰识别准确率 89%
本研究将手机传感器用于识别心衰,在芬兰和美国的三家医院收集并分析了 1003 人的数据,其中包括 217 名确诊心衰且有症状的患者,以及 786 名对照者。
检测时,参与者仰卧在床上,赤裸上身或穿一件薄衣服,将手机平放在胸骨位置 2 分钟,期间可以正常呼吸。
研究者在手机中安装的软件,记录下手机检测到的胸壁运动,运动与心脏听诊中的三个心音时期一致,包含的信息有信号的振幅、面积和时间间隔。之后,这些信息通过网络被上传到研究中心并接受分析。算法选择最相近的 10 次心跳的信号,滤除杂波后重点研究收缩舒张运动带来的变化。研究先使用半数患者和相应数量对照者的数据,建立心衰的识别标准,然后在剩余参与者中测试标准的准确程度。
手机测得的胸壁运动数据,与三个心音时期基本一致 | 参考文献[2]
结果显示,心衰识别的准确率为 89%,灵敏度为 85%,特异度为 90%。在不同人群中,识别的准确性差别不大,包括不同年龄、性别、体重指数、心衰分级,以及合并和不合并心房颤动的人群。
利用心脏运动数据识别心衰的受试者工作特征曲线 | 参考文献[2]
居家维护身体健康
或将成为可能
这项研究显示,用内置于智能手机的运动传感器进行心脏功能的简单评估是可行的,并且有可能实现心衰患者的远程监测。
虽然手机中的 MEMS 技术并非专为描记心脏运动设计,仍可在 99% 以上的参与者中获取可靠的信号,并得到 89% 的准确率。也就是,我们现在使用的智能手机自带精确传感器,识别不需要额外购买任何硬件,仅需获得软件来收集信息和得到判断。另外,本研究采用的方法简单快捷,可识别的人群广。
本研究也存在一些不足。芬兰医院入选的对照者未接受心脏超声检查,因此不能排除没有症状体征的心衰患者。另外,心衰组与对照组的人口学特征存在差异,心衰患者平均年龄较大(64 岁 vs. 61 岁),男性较多(64.9% vs. 41.4%),合并其他疾病较多。这可能使识别标准的建立出现偏差。因此,还需要进一步研究验证此结果。
除了用手机检测心脏运动,还有研究人员在探索远程判断心衰的其他方法。有研究显示,利用人工智能对智能手表记录的心电图进行分析,可帮助判断心衰,甚至预测未来 10 年内患心衰或心律失常的风险。
目前,使用智能设备远程判断疾病的技术仍处于早期阶段,还不能用于诊断疾病。但随着传感技术和算法的不断改进,其有望彻底改变医疗保健,使远程预防、诊断和治疗疾病成为可能,缩小医疗资源的差距,帮助所有使用者远离疾病威胁。
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