システムは、スマートスピーカーを使用して心臓リズムの非接触モニタリングを可能にします

スマートスピーカーは、心停止の検出や赤ちゃんの呼吸の監視など、自宅で特定の医療問題を監視することに長けていることが証明されています。これで、スピーカーを使用して、スピーカーの前に座っている人の個々の心拍の微細な動きを追跡できます。

システムは、物理的な接触なしに、定期的な心拍と不規則な心拍の両方を監視します。スピーカーから聞こえない音を部屋に送り、その音がスピーカーに反射される方法に基づいて、個々の心拍を識別および監視できます。心拍は胸の表面での非常に小さな動きであるため、システムは機械学習を使用して、スピーカーが規則的な心拍と不規則な心拍の両方からの信号を見つけるのを支援します。健康な参加者と入院中の心臓病患者でテストしたところ、スマートスピーカーは標準の心拍数モニターで検出された心拍数とほぼ一致する心拍数を検出しました。

多くの人が心拍数の概念に精通していますが、医師は心臓のリズムの評価にもっと興味を持っています。心拍数は時間の経過に伴う心拍数の平均ですが、心拍数は心拍数のパターンを表します。人の心拍数が毎分60拍の場合、規則的な心拍リズム（毎秒1拍）または不整脈（不整脈）がその分全体にランダムに分散しますが、平均して毎分60拍になります。

不整脈は、実際には他のよく知られた心臓病よりも一般的です。心不整脈は脳卒中などの主要な病的状態を引き起こす可能性がありますが、発生は非常に予測不可能であるため、診断が困難です。心臓のリズムを評価するための鍵は、個々の心拍を識別することにあります。このシステムでは、人がスマートスピーカーの前に1〜2フィート以内に座ったときに、心拍の検索が開始されます。

次に、システムは、人に跳ね返ってからスピーカーに戻る、聞こえない連続音を再生します。返された音がどのように変化したかに基づいて、システムは、呼吸中の胸の上下を含む、人の動きを分離できます。

誰かの呼吸からの動きは、胸壁での心拍からの動きよりも桁違いに大きく、これは課題となります。また、呼吸信号は規則的ではないため、単純にフィルターで除去することは困難です。スマートスピーカーには複数のマイクがあるため、ビームフォーミングアルゴリズムはスピーカーが心拍を見つけるのに役立つように設計されています。

チームは、トレーニングセットからではなく、オンザフライで学習する自己教師あり機械学習アルゴリズムを設計しました。このアルゴリズムは、スマートスピーカーの複数のマイクすべてからの信号を組み合わせて、とらえどころのないハートビート信号を識別します。

スマートスピーカーが検出する心拍信号は、従来の心拍モニターに一般的に関連付けられている信号とは異なります。研究者は、2番目のアルゴリズムを使用して信号を個々の心拍にセグメント化し、システムが心拍間隔、つまり2つの心拍間の時間と呼ばれる時間を抽出できるようにしました。

研究者らは、このシステムを実行するプロトタイプのスマートスピーカーを2つのグループでテストしました。26人の健康な参加者と24人の入院患者で、心房細動や心不全などのさまざまな心臓病を患っています。チームは、スマートスピーカーの心拍間隔を標準の心拍モニターの間隔と比較しました。健康な参加者について測定された約12,300の心拍のうち、スマートスピーカーの心拍間隔の中央値は標準モニターから28ミリ秒以内でした。スマートスピーカーは、心臓病患者でもほぼ同様に機能しました。測定された5,600を超える心拍数のうち、心拍間隔の中央値は標準の30ミリ秒以内でした。

現在、システムはスポットチェック用に設定されています。不整脈が気になる場合は、スマートスピーカーの前に座って読書をすることができます。しかし、チームは、将来のバージョンで、人々が眠っている間も心拍を継続的に監視できることを望んでいます。これは、医師が睡眠時無呼吸などの状態を診断するのに役立つ可能性があります。