Ağıllı saatda işləyən maşın öyrənmə alqoritmi, Google Research tərəfindən aparılan araşdırmaya görə, yüksək spesifikliklə (99,99%) və orta həssaslıqla (67,23%) nəbzin qəfil itkisini aşkar etmək qabiliyyətini nümayiş etdirdi. Ürək dayanması hadisələrini müəyyən etmək üçün nəzərdə tutulmuş sistem, istifadəçi cavab verməsə belə, hadisənin baş verdiyini hiss etdikdə avtomatik olaraq təcili zəng edə bilər.

Xəstəxanadan kənar ürək dayanması (OHCA) ani ürək ölümünün əhəmiyyətli səbəbidir və sağ qalma nisbətləri dərhal tanınma və müdaxilədən çox asılıdır. OHCA hallarının təqribən 50-75%-i şahidsizdir ki, bu da dərhal tibbi reaksiya və reanimasiya ehtimalını azaldır. Tədqiqatçılar ağıllı saatın nəbzsiz hadisələri avtonom şəkildə aşkarlaya bilib-bilmədiyini və yanlış həyəcan siqnallarını minimuma endirərkən təcili yardım xidmətləri ilə əlaqə saxlaya biləcəyini qiymətləndirdilər .

Təbiətdə nəşr olunan ” Ağıllı İstehlakçı Saatında Pulse Təsbitinin Avtomatik İtkisi” adlı araşdırmada tədqiqatçılar fotopletismoqrafiya (PPG) və hərəkət məlumatlarından istifadə edərək alqoritm hazırlayıblar. Komanda daha sonra sistemi idarə olunan klinik parametrlər və sərbəst yaşayan real mühitlər daxil olmaqla altı fərqli kohortda təsdiqlədi.

Elektrofiziologiya laboratoriyasında, defibrilator testindən keçən 100 xəstə nəbzsizliyə dair məlumat verən mədəcik fibrilasiyası ilə qarşılaşdı. Digər 99 iştirakçı turniketin səbəb olduğu arterial tıkanma modeli vasitəsilə nəbzsizliyi yaşadı. 948 istifadəçidən ibarət daha böyük sərbəst yaşayan kohort nəbzsiz hadisələr olmadan əlavə məlumat təqdim etdi.

220 iştirakçı gündəlik həyatda yalnış pozitivlərin nə qədər tez-tez baş verdiyini görmək üçün ağıllı saatı passiv şəkildə taxırdı. 135 iştirakçı həm sərbəst həyat şəraitində (spesifiklik üçün), həm də turniketin səbəb olduğu arterial tıkanma (həssaslığın qiymətləndirilməsi üçün) vasitəsilə nəbzlərinin qəsdən dayandırıldığı idarə olunan şəraitdə tədqiq edilmişdir.

Yüksək hərəkətli hadisələr zamanı alqoritmin aşkarlama dəqiqliyini qiymətləndirmək üçün xəstəxanadan kənar ürək dayanmasını simulyasiya edən 21 peşəkar təlim keçmiş kaskadyor şəxs.

Ventriküler fibrilasiyadan gələn PPG siqnalları və arterial tıkanıklığın səbəb olduğu nəbzsizlik arasında heç bir statistik fərq tapılmadı. Hərəkətsiz nəbzsiz hadisələr üçün həssaslıq 72%, simulyasiya edilmiş çökmə hadisələri üçün həssaslıq isə 53% idi. Xüsusiyyət 99,99%-ə çatdı, hər 21,67 istifadəçiyə bir yanlış təcili yardım çağırışı. Sistem 57 saniyə ərzində nəbzsizliyi müəyyən etdi, ardınca zəngə başlamazdan əvvəl 20 saniyəlik istifadəçi cavabı yoxladı.

Ürək dayanmasını aşkar edən geyilə bilən cihazlar, xüsusən də şahidi olmayan hadisələr üçün sağ qalma nisbətlərini yaxşılaşdıra bilər. Lazımsız təcili zənglərin qarşısını almaq üçün daha aşağı yanlış müsbət nisbətin təmin edilməsi kritik növbəti addımdır.

Alqoritm nəzarət edilən nəbzsiz hadisələrdən istifadə etməklə öyrədilib və real dünya hadisələri ilə mükəmməl uyğunlaşmaya bilər. Davam edən real dünyadakı ağıllı saat məlumatlarının toplanması alqoritmin müxtəlif şəraitlərdə dəqiqliyini və etibarlılığını artırmaq üçün əlavə təkmilləşdirmələrə imkan verə bilər.

Ətraflı məlumat: Kamal Şah və digərləri, İstehlakçı smart saatında nəbz aşkarlamasının avtomatlaşdırılmış itkisi, Təbiət (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-08810-9

Jurnal məlumatı: Təbiət 

© 2025 Science X Network