本項研發(fā)成果的技術(shù)利用無線電信號遠程捕捉亞毫米級心臟運動,并通過人工智能驅(qū)動的知識轉(zhuǎn)移從心電圖診斷中識別房顫模式。(圖片來自Yuqin Yuan和Jinbo Chen,施普林格·自然 供圖)
針對這一問題,中國科大和中科知奇研究團隊開發(fā)出一個系統(tǒng),通過雷達傳感技術(shù)以非接觸方式記錄心臟機械運動,同時,提出基于知識遷移的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),創(chuàng)新性建立心臟電活動與機械運動模態(tài)的關(guān)聯(lián)映射,利用經(jīng)過百年驗證的心電圖信號特征來輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別房顫特有的異常機械波動。該系統(tǒng)實現(xiàn)非接觸、免操作、無需穿戴設(shè)備的檢測方式,在大型臨床驗證中達到接近心電圖診斷的檢測性能。
在本項研究中,研究團隊采用6258名門診患者(包括229名房顫患者)常規(guī)30秒心電圖檢查的數(shù)據(jù),對他們研發(fā)的非接觸式房顫檢測系統(tǒng)進行評估。結(jié)果顯示,該系統(tǒng)檢測房顫的敏感性和特異性與心電圖相當。
隨后,研究團隊在27名患者的常規(guī)睡眠中進一步測試了非接觸式房顫檢測系統(tǒng),顯示出其在檢測房顫存在和發(fā)作方面的潛力。
陳彥教授總結(jié)表示,盡管目前非接觸式房顫檢測系統(tǒng)僅在相對靜止的受試者身上開展測試,但結(jié)果表明它可能具有在實際日常生活中部署的潛力,將有助于房顫患者的早期大規(guī)模普篩檢測和病后主動管理。