院外心臟驟停（OHCA）是心源性猝死的重要原因，其生存率高度依賴于立即識別和干預。然而，大約 50%-75% 的 OHCA 病例沒有目擊者，導致無法立即采取醫(yī)療措施，患者幾乎不可能存活（存活率不足2%）。
心臟驟停的主要跡象是脈搏突然消失，考慮到時間對心臟驟停預后的重要性，自動生物傳感器（例如智能手表）監(jiān)測脈搏突然消失，并呼叫醫(yī)療急救，可能會提高患者的生存率，但前提是能夠將假陽性降至最低（也就是減少假警報）以減輕公共應急醫(yī)療系統(tǒng)負擔。
2025 年 2 月 26 日， 谷歌研究院的研究人員（王安然等人為共同第一作者）在國際頂尖學術期刊 Nature 上發(fā)表了題為：Automated loss of pulse detection on a consumer smartwatch 的研究論文【1】。
該研究開發(fā)了一種可在消費級智能手表上運行的 AI 系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用的機器學習算法能夠自動監(jiān)測心臟驟停跡象，如果佩戴者出現(xiàn)心臟驟停，它能夠主動呼叫醫(yī)療急救，其監(jiān)測特異性高達 99.99%，靈敏度為 67.23%，誤報率極低。
王安然，2014 年本科畢業(yè)于北京航空航天大學，碩士和博士畢業(yè)于華盛頓大學，曾在百度、微軟亞洲研究院、猿題庫、Magic Leap、Sound Life Science 及 Amazon Lab126 實習，現(xiàn)為谷歌研究院高級研究科學家，致力于利用各種信號進行消費者健康感知和監(jiān)測。
在這項研究中，研究團隊評估了智能手表是否可以自動檢測無脈搏事件并聯(lián)系醫(yī)療急救，同時最大限度地減少假警報（降低假陽性）。
研究團隊使用光電體積描記術（Photoplethysmography，PPG） 和運動數(shù)據訓練了一種機器學習算法， PPG 是一種基于光學原理的無創(chuàng)生物信號檢測技術，通過測量皮下血液容積的周期性變化來獲取心血管生理參數(shù)。
首先，研究團隊證實，常見的心臟驟停心律失常（心室顫動）引起的中樞性無脈搏與通過止血帶誘導的動脈閉塞模型的外周無脈搏在 PPG 頻譜特征上無顯著差異，因此，可以通過外周無脈搏事件來監(jiān)測心臟驟停。
基于心室顫動和動脈閉塞的 PPG 信號的相似性，研究團隊訓練了一種基于外周無脈搏和自由生活條件下數(shù)據的脈搏突然消失監(jiān)測算法，從而開發(fā)了一種在智能手表上運行的 AI 系統(tǒng)。
接下來，220 名參與者在日常生活中被動佩戴智能手表，以查看假陽性發(fā)生的頻率。135名參與者在自由生活條件下（為了特異性評估）和受控環(huán)境下（為了敏感性評估）接受研究，在受控環(huán)境下，研究團隊通過止血帶誘導的動脈閉塞有意停止了他們的脈搏。21 名經過專業(yè)培訓的特技人員模擬院外心臟驟停的突然倒地，以評估該算法在高運動狀態(tài)下的準確性。
結果顯示，該系統(tǒng)的無脈搏狀態(tài)識別耗時 57 秒，隨后進行 20 秒用戶響應確認，在此期間，如果用戶沒有通過觸屏終止，則觸發(fā)醫(yī)療急救呼叫。
在自由生活場景下，每 21.67 用戶年才產生 1 次誤報，也就是說，平均一個人連續(xù)使用超過 20 年才發(fā)生一次誤報，檢測特異性高達 99.99%。在前瞻性動脈閉塞模擬中的靈敏度為 67.23%，其中，靜止狀態(tài)下的靈敏度為 72%，而在模擬院外心臟驟停的突然倒地事件時的靈敏度降至 53%，表明該系統(tǒng)在高運動狀態(tài)下的靈敏度有待提高。
可監(jiān)測心臟驟停的可穿戴設備可顯著提高生存率，尤其是在無人目擊的心臟驟停事件中。但為了防止因不必要的緊急呼叫而浪費公共醫(yī)療資源，必須將假陽性降至最低水平。
該研究通過創(chuàng)新的生理模型和嚴謹?shù)乃惴ㄔO計，首次在消費級智能手表中實現(xiàn)了高特異性（99.99%）和中等靈敏度（67.23%）的脈搏突然消失監(jiān)測，在識別到心臟驟停事件發(fā)生后，即使用戶沒有反應，也可以自動呼叫醫(yī)療急救，為院外心臟驟停（OHCA）的早期干預開辟了新途徑，此外，正在真實世界中進行的智能手表數(shù)據收集可提供進一步改進，提高算法在不同條件下的準確性和可靠性，從而最大 程度地減少假警報。
值得一提的是，2021 年 3 月，王安然作為第一作者兼共同通訊作者，在 Nature 旗下期刊 Communications Biology 上發(fā)表了題為：Using smart speakers to contactlessly monitor heart rhythms 的研究論文【2】。
研究團隊開發(fā)的算法將智能音箱（蘋果音響）轉變?yōu)槎坛讨鲃勇暭{系統(tǒng)，從而實現(xiàn)了利用家用智能音箱實現(xiàn)非接觸式心律監(jiān)測。
論文鏈接：
1. https://www.nature.com/articles/s41586-025-08810-9
2. https://www.nature.com/articles/s42003-021-01824-9
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