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非接触式心臓拍動モニタリングプロトタイプAIスピーカー概要(写真:論文キャプチャー)

米ワシントン大学（University of Washington）医科大学の研究チームはKTのギガジニ、ネイバーのクローバ、アマゾン·エコー（Amazon Echo）、グーグル·ホーム（Google Home）などのスマートスピーカー（以下、AIスピーカー）が家庭でいくつかのヘルスケア問題をモニタリングできることを立証する研究を成功させた。



研究チームはAIスピーカーが物理的接触なしにも驚くべき進化でヘルスケア分野の心臓拍動の規則·不規則可否をモニタリングする用途で使われることを証明したもので、心臓麻痺を感知したり赤ちゃんの呼吸をモニタリングすることができることを示した。

ワシントン大学の研究チームが開発した同システムは、胸の表面で心臓拍動の極めて微細な動きを通じて規則的な心臓拍動と不規則な心臓拍動を両方ともモニタリングする。 AIスピーカーを通じて日常に邪魔にならないとても微細なホワイトノイズ(White Noise)を送り、この音がスピーカーで再び反射される方式のパターンによってマシンラーニングを通じて個別の心臓拍動を識別してモニタリングする。

ワシントン大医学部心臓医学科助教授のアルン·マハカリダール(Arun Mahankali Sridhar)博士は「心臓の鼓動の異常は実際にありふれています。 異常拍動は心臓不整脈や脳卒中のような主要疾病を起こす可能性があるが、発生時の予測もできないため、診断が難しい場合がある」と話した。

続いて同氏は「このAIスピーカーは自宅で非常に便利に心臓の拍動異常を識別できる低コスト検査の可用性で、心臓疾患の早期診断と管理面における特定患者の地図を変えることができるでしょう」と強調した。

研究チームの博士課程アンラン·ワン(Anran Wang)氏は、「誰かの呼吸による動きは心臓拍動による動きより胸壁ではるかに大きいため、大きな挑戦となりました。 呼吸信号は規則的ではないので、単にフィルタリングするのは難しいです。 AIスピーカーにいくつかのマイクがあるという事実に基づき、私たちはAIスピーカーが心臓拍動を見つけられるように新しいビーム形成アルゴリズムを設計したものです」と述べた。

すなわち、研究チームは学習データセットの代わりに自ら学習する自己指導学習（Self-Supervised Learning）アルゴリズムを設計した。 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から出る信号を分析して識別しにくい心拍信号を識別するものである。 「例えば、ビデオを再生中や複数の人が会話する場合も、AIスピーカーが特定の話者認識を通して自分の声を探し出す方法と似ている。」

AIスピーカーが感知する心臓拍動信号は伝統的な心臓拍動モニターによくかかわる典型的な信号感知ではない。 研究チームは2番目のアルゴリズムを使って、信号を個別の心臓拍動に分割してシステムがビット間の間隔または心臓拍動の間の差を抽出できるようにした。 この方法で心臓収縮の電気信号は得られないが、その代わり、心臓が高鳴れば皮膚の微細な振動を感知することだ。

研究チームは、同システムを実行するプロトタイプAIスピーカーを2つのグループに分け、健康な参加者26人と心房細動および心不全を含む多様な心臓疾患を持った入院患者24人でテストした。

AIスピーカーのビット間の間隔を標準心拍モニターの間隔と比較した。 健康な参加者のために測定された12,300個の心臓拍動のうちAIスピーカーの中間拍動間隔は標準モニターの28ミリ秒以内だった。 スマートスピーカーは心臓患者とほぼ同じように作動した。 測定された5,600以上の心拍数のうち、中間拍動間隔は標準の30ミリ秒以内だった。 さらに詳しい内容は、下記の論文をご参照。

現在，このシステムは心臓の拍動異常を即座に識別するために設定されている。 もし、患者が心臓拍動異常が心配なら、AIスピーカーの前に座って本を読むことができる。 「しかし、研究チームは今後のバージョンが、人々が睡眠中に心臓拍動を持続的にモニタリングすることで、医師が睡眠無呼吸症のような状態を診断するのに役立つことを希望する」と述べた。

一方、この研究結果はネイチャーリサーチが発行するライフサイエンス分野全般にわたってレベルの高い研究とレビューおよび解説を提供する「コミュニケーションバイオロジー」（Communications Biology）に「スマートスピーカーを使って非接触式の心臓拍動モニタリング（Using smart speakers to contactlessly monitor heart rhythms）」というタイトルで9日（現地時間）オンラインで掲載された。

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