Trí Tuệ Nhân Tạo Có Thể Hỗ Trợ Apple Watch Dự Đoán Huyết Áp Cao, Hội Chứng Ngừng Thở Khi Ngủ

Công ty có giá trị cao nhất thế giới đã chứa đựng rất nhiều trong kích thước nhỏ bé của một chiếc Apple Watch. Có GPS, cảm biến nhịp tim, kết nối di động, và tài nguyên tính toán mà không lâu trước đây đã làm đầy một chiếc hộp màu be trên bàn làm việc. Chiếc đồ chơi kỳ diệu này không có máy đo huyết áp hoặc thiết bị polysomnographic được tìm thấy trong phòng thí nghiệm ngủ - nhưng nhờ vào học máy, nó có thể giúp được công việc của họ.

Nghiên cứu được trình bày tại hội nghị của Hiệp Hội Tim Mỹ ở Anaheim vào thứ Hai khẳng định rằng, khi kết hợp với các thuật toán học máy phù hợp, cảm biến nhịp tim và bước chân của Apple Watch có thể dự đoán khá chính xác liệu một người có huyết áp cao hay hội chứng ngừng thở khi ngủ, trong đó hơi thở dừng lại và bắt đầu lại liên tục qua đêm. Cả hai đều phổ biến - và thường không được chẩn đoán - liên quan đến các vấn đề đe dọa mạng sống, bao gồm đột quỵ và đau tim.

Nghiên cứu mới này bổ sung thêm chứng cứ cho thấy các thuật toán thích hợp có thể biến Apple Watch từ người huấn luyện cá nhân thành bác sĩ cá nhân. Apple cho biết vào tháng 9 rằng họ đang làm việc trên một nghiên cứu với Stanford để kiểm tra xem thiết bị có thể phát hiện nhịp tim không đều, gây đột quỵ hoặc suy tim hay không. Một nghiên cứu độc lập với Apple được trình bày vào tháng 5 đã gợi ý rằng câu trả lời là có. Và công ty bảo hiểm sức khỏe Aetna cho biết tuần trước họ đang hợp tác với Apple để tặng Apple Watch cho các thành viên để cố gắng giảm chi phí sức khỏe.

Potentials của Apple Watch trong việc dự đoán huyết áp cao và hội chứng ngừng thở khi ngủ đã được tiết lộ thông qua sự hợp tác giữa Đại học California San Francisco và một công ty khởi nghiệp có tên là Cardiogram. Công ty cung cấp một ứng dụng để tổ chức dữ liệu nhịp tim từ Apple Watch và các thiết bị khác có cảm biến nhịp tim. UCSF cung cấp dữ liệu từ hơn 6.000 người dùng Apple Watch tham gia vào một nghiên cứu về sức khỏe di động. Các nhà sáng lập của Cardiogram đã sử dụng kinh nghiệm trước đó của họ khi là nhân viên của Google, làm việc về nhận dạng giọng nói cho điện thoại Android và Trợ lý Google.

Các kỹ sư của Cardiogram đã sử dụng loại mạng thần kinh nhân tạo mà Google và các công ty khác sử dụng để chuyển giọng nói của chúng ta thành văn bản và điều chỉnh chúng để hiểu dữ liệu nhịp tim và số bước đi. (Giống như giọng nói, chúng là các tín hiệu biến đổi theo thời gian.) Hệ thống, được đặt tên là DeepHeart, nhận chuỗi dữ liệu nhịp tim và số bước đi từ nhiều người và thông tin về tình trạng sức khỏe của họ. Vào tháng 5, công ty và UCSF đã công bố kết quả cho thấy DeepHeart có thể dự đoán nhịp tim không đều từ dữ liệu Apple Watch của người dùng. Nghiên cứu trình bày vào thứ Hai cho thấy với một tuần dữ liệu từ người đeo, thuật toán có thể dự đoán tăng huyết áp với độ chính xác khoảng 80% và hội chứng ngừng thở khi ngủ với độ chính xác khoảng 90%.

Bác sĩ không - và có lẽ cũng không thể - chẩn đoán huyết áp cao hoặc hội chứng ngừng thở khi ngủ chỉ bằng cách nhìn vào dữ liệu từ smartwatch của bạn trong một tuần. Họ chẩn đoán tăng huyết áp bằng cách đeo cái bám tay quen thuộc lên cánh tay của bạn. Hội chứng ngừng thở khi ngủ đòi hỏi việc đến phòng ngủ hoặc sử dụng thiết bị theo dõi tại nhà. Vậy các thuật toán của Cardiogram làm thế nào để đoán đúng mà không đo trực tiếp huyết áp hoặc hơi thở của một người? Chúng ta chỉ có kiểu biết về điều này.

Hơi thở, nhịp tim và huyết áp đều liên quan đến hệ thần kinh tự phụ, điều chỉnh các chức năng cơ thể không có ý thức giúp chúng ta sống sót. Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra cách huyết áp cao và hội chứng ngừng thở khi ngủ thay đổi động lực của nhịp tim. Ví dụ, biến đổi nhịp tim thấp hơn ở những người có hội chứng ngừng thở khi ngủ. Nhưng Brandon Ballinger, một trong những người sáng lập Cardiogram, thừa nhận rằng anh ta không biết tất cả các mẫu hình trong nhịp tim của một người mà thuật toán của anh ấy sử dụng để dự đoán. “Chúng có phần thông minh ngoại lai,” Ballinger nói.

Ballinger cho biết rằng, với các bài kiểm tra phù hợp, điều đó không ngăn cản khả năng kinh doanh của trí tuệ ngoại lai của anh ấy. Ứng dụng của Cardiogram cho Apple Watch và các thiết bị khác miễn phí ngày hôm nay. Nhưng kế hoạch kinh doanh của công ty khởi nghiệp là một ngày nào đó thêm tính năng khuyến nghị người dùng được kiểm tra về nhịp tim không đều, huyết áp cao hoặc hội chứng ngừng thở khi ngủ. Để duy trì ở phía đúng của FDA, ứng dụng sẽ phải khuyến nghị một người được kiểm tra và không gợi ý rằng người đó có một tình trạng cụ thể. Cardiogram sẽ kiếm tiền bằng cách cung cấp thiết bị cần thiết cho kiểm tra tại nhà và gửi hóa đơn cho bảo hiểm sức khỏe của người đó. Ứng dụng cũng có thể cung cấp lời khuyên sau khi chẩn đoán hoặc liên kết người dùng với các bác sĩ hoặc huấn luyện viên sức khỏe, Ballinger nói. Anh ấy dự đoán một số tính năng này sẽ xuất hiện trong vài tháng tới.

Kế hoạch này khả thi, nhưng cần được chứng minh. Leslie Saxon, một bác sĩ tim mạch và giám đốc điều hành của Trung tâm Body Computing tại Đại học Nam California, cho biết ý tưởng suy luận điều kiện gián tiếp từ nhịp tim và số bước đi cần thêm kiểm tra. “Nghiên cứu đang thấy một mối tương quan và điều đó quan trọng để biết, nhưng giá trị vẫn chưa được chứng minh cho y học,” cô nói. Saxon cũng lưu ý rằng dữ liệu nhịp tim của Apple Watch có độ chính xác thay đổi tùy thuộc vào cách người dùng đeo thiết bị. Cardiogram cho biết họ đang tiến hành nghiên cứu thêm và mong đợi độ chính xác sẽ được cải thiện. Hiện có khoảng 30.000 người đăng ký tham gia nghiên cứu của Cardiogram với UCSF.

Điều đó quan trọng đối với một nghiên cứu y khoa - và có lẽ là một phản ánh của sự sẵn sàng của mọi người đối với các thiết bị có thể đóng vai trò như người tư vấn y tế như Apple Watch. Saxon nói các nghiên cứu tại USC đã chỉ ra rằng bệnh nhân tham gia tích cực với các ứng dụng có khả năng đo lường cấp y tế. Nếu người dùng được giáo dục đúng cách về những gì họ có thể tự làm, quản lý chăm sóc sức khỏe của họ sẽ tốt hơn, cô nói. Các dự án của trung tâm của cô bao gồm việc thử nghiệm cảm biến nhịp tim di động kết hợp với điện thoại hoặc đồng hồ do công ty khởi nghiệp AliveCor sản xuất. “Bệnh nhân sẽ thích tự quản lý hơn là phải đối mặt với bạn, bác sĩ,” Saxon nói. “Và họ đã sẵn sàng sử dụng điện thoại của họ 200 lần mỗi ngày.” Nếu Cardiogram và Saxon đúng, thông báo cấp y tế có thể sớm xuất hiện giữa những thông báo cho Snaps, likes và tin nhắn của chúng ta.