Команда Google Research создала алгоритм машинного обучения , который превращает обычные умные часы в систему экстренного оповещения при остановке сердца. Разработка продемонстрировала два ключевых показателя эффективности: специфичность – способность избегать ложных тревог – достигла 99,99%, а чувствительность, то есть вероятность корректно распознать реальную остановку сердца, составила 67,23%. В критической ситуации устройство самостоятельно вызовет скорую помощь, даже если человек потеряет сознание.
Внебольничная остановка сердца остается одной из главных причин внезапной смерти. В 50-75% случаев рядом не оказывается свидетелей, которые могли бы вызвать помощь, из-за чего драгоценные минуты оказываются упущенными. Шансы на выживание в таких ситуациях напрямую зависят от того, как быстро начнется реанимация. Именно поэтому ученые решили создать алгоритм, который анализирует данные фотоплетизмографии (PPG) и сигналы с датчиков движения, чтобы мгновенно реагировать на любые тревожные изменения.
Исследование проводилось при участии шести различных групп добровольцев. Работу системы проверяли как в контролируемых клинических условиях, так и в реальной жизни.
Первая серия испытаний прошла в электрофизиологической лаборатории. У ста пациентов, которым проверяли работу дефибрилляторов, врачи намеренно вызывали желудочковую фибрилляцию – хаотичное сокращение сердца. Еще у 99 участников временно останавливали кровоток в руке с помощью медицинского жгута. Обе эти группы помогли собрать данные о том, как часы реагируют на отсутствие пульса.
948 добровольцев жили своей обычной жизнью, не снимая часы с руки, а данные записывались и затем анализировались на большом лабораторном компьютере – это помогло алгоритму научиться распознавать нормальное состояние человека. Еще 220 участников тестировали, как часто система может ошибаться. А 135 человек прошли оба этапа проверки: сначала носили гаджет в повседневной жизни, а потом участвовали в контролируемом эксперименте с временной остановкой кровотока.
Для проверки алгоритма в экстремальных условиях привлекли 21 профессионального каскадера – они имитировали падения, чтобы убедиться: система распознает опасность даже при резких движениях.
Клинические испытания подтвердили: программа одинаково хорошо выявляет отсутствие пульса как при желудочковой фибрилляции, так и при искусственной блокаде кровотока – между этими состояниями не обнаружили статистически значимой разницы. Если человек остается неподвижным, точность определения достигает 72%. При падении этот показатель снижается до 53%.
Главное достоинство системы – ее способность практически полностью исключить ложные срабатывания. По предварительным расчетам, на каждые 21,67 года работы устройства будет приходиться всего один ложный вызов экстренных служб. Алгоритм тратит 57 секунд на то, чтобы убедиться в остановке пульса, после чего еще 20 секунд пытается получить ответ от пользователя. Только при отсутствии реакции устройство автоматически связывается со спасателями.
Разработчики планируют и дальше совершенствовать алгоритм: адаптировать его к самым разным сценариям использования – от спокойного сна до активных занятий спортом.