一项新的研究报告称，新开发的浴室秤可以预测家中的心力衰竭风险。研究结果发表在《IEEE生物医学工程学报》上。

        “早上好。比尔。请。站到磅秤上。触摸金属垫。”该设备通过比尔的手指记录心电图，更重要的是，它还记录血液循环脉冲，使比尔的身体能够微妙地上下摆动。机器学习工具计算出比尔的心脏衰竭症状已经恶化。

        这是佐治亚理工学院的研究人员设想他们的实验装置有一天能到达病人手中的设想。在一项新的研究中，他们报告了在记录和处理43名心力衰竭病人的数据方面的概念验证成功。未来市面上销售的医疗监控量表最好能通知医生，医生会打电话给比尔，让他在家调整药物，希望能让他少住很长时间的医院，减轻不必要的痛苦。

        这种跳动和跳动的信号被称为心搏描记图(BCG)，大约100年前，研究人员更常采用这种测量方法，但由于成像技术远远超过了它，他们放弃了这种方法。研究人员正使它在现代计算中再次变得有用。

        “我们的工作是第一次使用BCGs对心力衰竭患者的状态进行分类，”这项研究的首席研究员、佐治亚理工大学电气与计算机工程学院副教授奥默伊南(Omer Inan)说。

         医疗危机

        心力衰竭影响着650万美国人，是一种进展缓慢的疾病，心脏的功能越来越差。很多人都知道它是充血性心力衰竭，因为它的主要症状是积液，积液会淹没肺部，阻碍呼吸，可能导致死亡。

        当患者病情下降或“失代偿”时，他们需要反复住院调整药物治疗，这使得心力衰竭成为入院和医疗成本的主要驱动因素。家庭监测减少住院，但目前需要侵入性的程序。

        佐治亚理工学院(Georgia Tech)的研究是2011年推出这种植入式心力衰竭家庭监测设备的幕后推手。但这种新的解决方案有可能省去这种程序，成本更低，使用更简单——降低患者对家庭监控的抵抗力。

        由于处于早期阶段，该研究的BCG-EKG量表在医院测试和家庭测试中都表现良好，这是有希望的，因为解决方案主要针对最终的家庭使用。

        研究团队包括来自加利福尼亚大学、旧金山大学和西北大学的合作者。这项研究由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)的国家心肺血液研究所(National Heart, Lung and Blood Institute)资助。

         Ballisto潦草

        EKG部分的实验规模并不新鲜，也不是很好的诊断信息，但它本身并不能充分说明心力衰竭。卡介苗部分大部分是新的，它似乎对心力衰竭监测有价值，但也具有挑战性的记录和解释。

        Inan说:“心电图(EKG)具有临床医生已经了解了100年的特征波，而现在，计算机经常读取它。”“卡介苗信号的成分还不是很清楚，也没有在心力衰竭患者身上进行过很多测量。”

        心电图是电的;身体很好地传导信号，录音也很清晰。

        卡介苗是一个机械信号;身体脂肪会抑制它，它会对身体产生很多干扰，比如组织变化和肌肉运动。心血管疾病患者的BCGs也更嘈杂。

        心力衰竭患者往往更虚弱，研究人员最初担心，他们在家庭测试中会在天平上摇摆，给BCGs增加更多噪音。但是录音非常有成效。

        尽管与心电图机近乎均匀的蚀刻相比，卡介苗读数是潦草的，但BCGs有一些模式与心电图机类似。例如，心电图大幅上升后，紧接着是BCG的“j波”。

        不一致的悸动的

        研究人员用三种机器学习算法处理了BCGs，揭示出当患者的心脏衰竭得到补偿时(即更健康时)与失代偿时的模式不同。

        Inan说:“在失代偿性心力衰竭患者中，心血管系统不再能够补偿心脏功能的下降，然后血液在动脉中的流动更加紊乱，我们可以从卡介苗的机械信号中看到这一点。”“这种差异不会出现在心电图上，因为它是一个电信号。”

        “最重要的特征是卡介苗的变异程度，这意味着血液流动不一致。如果你把录音分割成20秒的间隔，而每个片段之间又有很大的差异，那么这就是一个很好的信号，表明你的神经处于失代偿状态。”

        来源：Medindia

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