用AI檢測心臟病，只需一部手機就可搞定

疾病，於人類而言，彷彿永遠也跨不過去的坎。小到感冒咳嗽，大到心臟病等，一不注意，可能就會要了我們的命。

隨著科技的發展，當今能夠預防各類疾病的手段已經層出不窮。一些小病或者慢性病，已不足以致命。但對於像心臟病這樣的大病，人類的治療手段仍然有限，死亡率也一直居高不下。

對於這些致命病，現階段所能夠做的，就是提早發現，提早治療。

人工智慧（AI）在識別和檢測方面的天然優勢，讓其在醫療領域有了獨特地位。當前，AI已經悄然進入醫學界。並在疾病檢測方面發揮著重要作用。

望潮科技一直專註於前言科技項目的搜集和報導。今天，小編就為大家介紹一個關於用AI檢測心臟病的項目。

AI檢測心臟病

美國疾病控制與預防中心（CDC）數據顯示，在美國，每死亡的四人中，就有一人死於心臟病，其中包括一系列心律失常、心率異常、缺陷以及血管疾病，通常稱為心血管疾病。

然而，想要預測和檢測心血管疾病通常是昂貴和脆弱的，這涉及到一系列的高科技設備和侵入程式。

不過，此前有媒體報導稱，南加利福尼亞大學（USC）維特比工程學院的研究人員研發了一種更好的方法，即通過將機器學習模型與患者的脈搏數據相結合，從而能夠使用智能手機來測量心血管疾病和動脈僵硬度等關鍵風險因素。

原理

通常，醫生通過測量脈搏波速度，即動脈脈搏在循環系統中傳播的速度，就可以確定動脈硬化的僵硬程度。

目前的測量方法，主要包括昂貴並且通常不可行的磁共振成像，或者眼壓測量，但該方法需要兩次壓力測量以及心電圖以匹配兩個壓力波的相位。

而由Pahlevan，Marianne Razavi和Peyman Tavallali開發的這種新方法使用了一個單一的未校準的頸動脈壓力波，可以用智能手機的相機拍攝。

在之前的研究中，該團隊使用相同的技術開發出一款iPhone應用程式，該應用程式可以通過皮膚下的輕微震動（即記錄脈搏波）來檢測心臟衰竭。以同樣的方式，他們能夠確定動脈僵硬度。

「一個未校準的單一波形，意味著你消除了兩個步驟，這就是你如何用iPhone應用程式替代耗費18000美元的眼壓儀器和侵入性程式，」Pahlevan說。

此外，該方法還不需要使用眼壓測量法所需的詳細波形，而只需要患者脈搏波的形狀即數學模型（稱為固有頻率）來計算與患者心跳階段相關的關鍵變數。這些變數然後用於確定脈搏波速度（PWV）的機器學習模型中，從而檢測動脈僵硬。

而之所以他們的機器學習方法能夠捕獲臨床顯著結果的原因，就在於其固有頻率演算法，這是用於計算與患者心臟和血管功能有關的物理相關變數的數學分析。主要變數代表心臟在收縮階段（心臟收縮）和舒張階段（舒張期）的脈管系統表現。

驗證結果

為了驗證該方法，他們使用從Framingham心臟研究（這是一項長期的流行病學隊列分析）中收集的現有眼壓測量數據。使用5012名患者的數據，他們計算了自己的PWV測量值，並將其與研究中的眼壓測量值進行比較，結果發現兩者之間有85％的相關性。

但更重要的是，他們需要確定其方法是否可用於預測心血管疾病。通過一項包括4798名患者的研究，他們發現其PWV測量值與10年隨訪期內心血管疾病的發病顯著相關。這也從側面驗證了他們的方法在檢測心血管疾病的作用。

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