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(lài)于立即識別和干預。然而，大約 50%-75% 的 OHCA 病例沒(méi)有目擊者，導致無(wú)法立即采取醫療措施，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(shí)間對心臟驟停預后的重要性，自動(dòng)生物傳感器（例如智能手表）監測脈搏突然消失，并呼叫醫療急救，可能會(huì )提高患者的生存率，但前提是能夠將假陽(yáng)性降至最低（也就是減少假警報）以減輕公共應急醫療系統負擔。
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(xué)術(shù)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(kāi)發(fā)了一種可在消費級智能手表上運行的 AI 系統，該系統使用的機器學(xué)習算法能夠自動(dòng)監測心臟驟停跡象，如果佩戴者出現心臟驟停，它能夠主動(dòng)呼叫醫療急救，其監測特異性高達 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(xué)，碩士和博士畢業(yè)于華盛頓大學(xué)，曾在百度、微軟亞洲研究院、猿題庫、Magic Leap、Sound Life Science 及 Amazon Lab126 實(shí)習，現為谷歌研究院高級研究科學(xué)家，致力于利用各種信號進(jìn)行消費者健康感知和監測。
在這項研究中，研究團隊評估了智能手表是否可以自動(dòng)檢測無(wú)脈搏事件并聯(lián)系醫療急救，同時(shí)最大限度地減少假警報（降低假陽(yáng)性）。
研究團隊使用光電體積描記術(shù)（Photoplethysmography，PPG） 和運動(dòng)數據訓練了一種機器學(xué)習算法， PPG 是一種基于光學(xué)原理的無(wú)創(chuàng )生物信號檢測技術(shù)，通過(guò)測量皮下血液容積的周期性變化來(lái)獲取心血管生理參數。
首先，研究團隊證實(shí)，常見(jiàn)的心臟驟停心律失常（心室顫動(dòng)）引起的中樞性無(wú)脈搏與通過(guò)止血帶誘導的動(dòng)脈閉塞模型的外周無(wú)脈搏在 PPG 頻譜特征上無(wú)顯著(zhù)差異，因此，可以通過(guò)外周無(wú)脈搏事件來(lái)監測心臟驟停。
基于心室顫動(dòng)和動(dòng)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(wú)脈搏和自由生活條件下數據的脈搏突然消失監測算法，從而開(kāi)發(fā)了一種在智能手表上運行的 AI 系統。
接下來(lái)，220 名參與者在日常生活中被動(dòng)佩戴智能手表，以查看假陽(yáng)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(guò)止血帶誘導的動(dòng)脈閉塞有意停止了他們的脈搏。21 名經(jīng)過(guò)專(zhuān)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(dòng)狀態(tài)下的準確性。
結果顯示，該系統的無(wú)脈搏狀態(tài)識別耗時(shí) 57 秒，隨后進(jìn)行 20 秒用戶(hù)響應確認，在此期間，如果用戶(hù)沒(méi)有通過(guò)觸屏終止，則觸發(fā)醫療急救呼叫。
在自由生活場(chǎng)景下，每 21.67 用戶(hù)年才產(chǎn)生 1 次誤報，也就是說(shuō)，平均一個(gè)人連續使用超過(guò) 20 年才發(fā)生一次誤報，檢測特異性高達 99.99%。在前瞻性動(dòng)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(shí)的靈敏度降至 53%，表明該系統在高運動(dòng)狀態(tài)下的靈敏度有待提高。
可監測心臟驟停的可穿戴設備可顯著(zhù)提高生存率，尤其是在無(wú)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療資源，必須將假陽(yáng)性降至最低水平。
該研究通過(guò)創(chuàng )新的生理模型和嚴謹的算法設計，首次在消費級智能手表中實(shí)現了高特異性（99.99%）和中等靈敏度（67.23%）的脈搏突然消失監測，在識別到心臟驟停事件發(fā)生后，即使用戶(hù)沒(méi)有反應，也可以自動(dòng)呼叫醫療急救，為院外心臟驟停（OHCA）的早期干預開(kāi)辟了新途徑，此外，正在真實(shí)世界中進(jìn)行的智能手表數據收集可提供進(jìn)一步改進(jìn)，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(kāi)發(fā)的算法將智能音箱（蘋(píng)果音響）轉變?yōu)槎坛讨鲃?dòng)聲納系統，從而實(shí)現了利用家用智能音箱實(shí)現非接觸式心律監測。
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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