Lợi nhuận:
- Khả năng giải thích các cơ hội và cạm bẫy trong việc xử lý dữ liệu cảm biến đeo được (PPG, gia tốc kế, nhiệt độ da) bằng trí tuệ nhân tạo
- Khả năng đánh giá tạo tác chuyển động, sai lệch tông màu da và giới hạn thiết bị phi y tế
- Khả năng quản lý gánh nặng cảnh báo sai và nhu cầu xác minh lâm sàng các cảnh báo theo dõi liên tục
Các thiết bị đeo được (đồng hồ thông minh, dây đeo cổ tay, miếng dán, nhẫn) đã đưa phép đo sinh lý ra ngoài bệnh viện và vào cuộc sống hàng ngày. Các thiết bị này liên tục đo nhịp tim, độ bão hòa oxy, hoạt động, giấc ngủ và đôi khi là ECG. Đối với kỹ sư y sinh, đây là nguồn dữ liệu chưa từng có: không chỉ vài phút trong phòng thí nghiệm mà là hàng tuần theo dõi liên tục trong đời thực. Nhưng dữ liệu này khác xa với các điều kiện được kiểm soát của môi trường lâm sàng. Trong phần này, chúng ta sẽ thấy những cơ hội, những cạm bẫy quan trọng nhất (tạo tác chuyển động, sai lệch tông màu da, loại thiết bị) và gánh nặng cảnh báo sai trong việc xử lý dữ liệu cảm biến thiết bị đeo bằng trí tuệ nhân tạo.
Hãy phân biệt ngay từ đầu: hầu hết các thiết bị đeo của người tiêu dùng không phải là thiết bị y tế; Đó là vì mục đích "sống khỏe mạnh/sức khỏe". Một số tính năng (một số thông báo ECG hoặc rung tâm nhĩ) có thể đã nhận được sự chấp thuận theo quy định, nhưng ngay cả những tính năng này cũng không mang tính chất chẩn đoán mà phải được bác sĩ tham khảo. Trí tuệ nhân tạo tạo ra xu hướng và nhận thức về dữ liệu này; Việc chẩn đoán thuộc về bác sĩ.
Các loại cảm biến và những gì chúng đo lường
PPG (photoplethysmography): Gửi ánh sáng xanh/hồng ngoại tới da và ước tính nhịp tim cũng như độ bão hòa oxy gián tiếp từ sự thay đổi phản xạ. Nó rẻ và phổ biến, nhưng rất nhạy cảm với chuyển động.
Gia tốc kế: Đo chuyển động và vị trí; Nó được sử dụng để đếm bước, phát hiện té ngã và phân loại giấc ngủ/hoạt động.
Nhiệt độ da và hoạt động điện qua da: Xu hướng nhiệt độ và độ dẫn điện do mồ hôi; Nó cung cấp manh mối gián tiếp trong việc theo dõi căng thẳng và chu kỳ.
ECG đơn đạo trình: Một số thiết bị đo ECG đơn đạo trình ngắn hạn bằng cách tiếp xúc bằng ngón tay. Đây không phải là sự thay thế cho ECG chẩn đoán 12 chuyển đạo; Nó là một công cụ quét hạn chế.
Ba cái bẫy quan trọng nhất
Hiện vật chuyển động. Tín hiệu PPG bị méo khi đi bộ, vẫy tay hoặc lái xe. Mô hình có thể nhầm tiếng ồn chuyển động với nhịp tim. Vì vậy, trong AI thiết bị đeo, dữ liệu gia tốc kế khiến PPG đặt câu hỏi “nó có đáng tin cậy không?” (kết hợp cảm biến).
Màu da và thiên vị thể chất. Cảm biến quang học có thể kém chính xác hơn với tông màu da sẫm hơn, hình xăm và lượng máu truyền thấp (lạnh, tuần hoàn kém). Nếu một mô hình được đào tạo với những người dùng chủ yếu là da sáng, trẻ, khỏe mạnh, nó sẽ mắc lỗi hệ thống giữa các nhóm khác nhau. Đây là vấn đề công bằng và an toàn cho bệnh nhân.
Lớp thiết bị và bối cảnh. Dữ liệu thiết bị tiêu dùng không chính xác bằng dữ liệu theo dõi lâm sàng. Các nhãn hiệu như "giai đoạn ngủ" hoặc "điểm căng thẳng" thường là những ước tính sơ bộ và chưa được xác thực để chẩn đoán lâm sàng.
Ba trường hợp nhỏ: Bằng những con số
Trường hợp 1 - Tải báo động sai. Tính năng thông báo rung tâm nhĩ đã tạo ra hàng nghìn thông báo mỗi tháng trong nhóm người dùng đang hoạt động; Một tỷ lệ nhỏ các báo cáo là xác thực khi được xác nhận bằng ECG y tế xác nhận. Việc nhiều người dùng khỏe mạnh phải chịu gánh nặng lo lắng không cần thiết và phải nhập viện không cần thiết đã nhắc nhở chúng tôi rằng với xác suất xét nghiệm trước thấp, nhiều báo cáo tích cực có thể trở thành sai sự thật. Thông báo là một dấu hiệu sàng lọc, không phải là một chẩn đoán.
Trường hợp 2 - Mạch bị nhiễu do chuyển động. Trong một nghiên cứu đang chạy, nhịp tim PPG bị khóa theo tần số xoay cánh tay, hiển thị 130 thay vì 160 thực tế. Khi kết hợp gia tốc kế được thêm vào, cờ độ tin cậy của nhịp tim được hạ xuống trong các khoảng thời gian chuyển động nhiều và các giá trị sai không được báo cáo. Phản ứng tổng hợp cảm biến tăng độ chính xác đáng kể.
Trường hợp 3 - Bắt xu hướng. Trong quá trình theo dõi sau xuất viện ICU, nhịp tim khi nghỉ ngơi của thiết bị đeo tăng chậm trong vài ngày đã được ghi nhận trước khi phát triển tình trạng nhiễm trùng, cho phép đánh giá sớm bệnh nhân. Giá trị ở đây không phải là một phép đo đơn lẻ mà là một xu hướng liên quan đến đường cơ sở của chính người đó; Tuy nhiên, quyết định được đưa ra dựa trên đánh giá của bác sĩ.
Nhắc yếu / Nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Nhìn vào dữ liệu trên đồng hồ của tôi, tôi có bị bệnh không?[data]
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: Bạn là trợ lý phân tích dữ liệu thiết bị đeo (BẠN KHÔNG CHẨN ĐOÁN, không phải thiết bị y tế). Đánh giá các phép đo thiết bị đeo ẩn danh sau đây:- Giải thích các giá trị dưới dạng XU HƯỚNG so với đường cơ sở của chính người đó, quy chẩn đoán cho một phép đo duy nhất.- Đánh dấu các khoảng thời gian có thể có của giả chuyển động và chất lượng tín hiệu thấp.- Cho biết trong mỗi bản in rằng thiết bị chưa được xác thực để chẩn đoán y tế.- Liệt kê riêng các cờ "được khuyến nghị tư vấn bác sĩ" ở cuối. Các phép đo ẩn danh: [Xu hướng nhân sự, SpO2, hoạt động, giấc ngủ, chất lượng tín hiệu]
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Phân tích xu hướng:
Tóm tắt chuỗi nhịp tim khi nghỉ ngơi trong 14 ngày sau đây thành xu hướng theo mức cơ bản của người đó; Đánh dấu những sai lệch đáng kể. Đừng chẩn đoán. Sê-ri: [dữ liệu]
2) Gắn cờ chất lượng tín hiệu:
Trong chuỗi nhịp tim PPG này, hãy đánh dấu các khoảng thời gian “có độ tin cậy thấp” của tạo tác chuyển động có thể có dựa trên dữ liệu gia tốc đi kèm. Dữ liệu: [nối tiếp]
3) Đánh giá cảnh báo sai:
Đối với tính năng thông báo, hãy soạn thảo một bản tóm tắt giải thích số lượng thông báo tích cực có thể là kết quả dương tính giả với xác suất trước thử nghiệm thấp.
4) Văn bản thông tin người dùng:
Viết văn bản trên màn hình trình bày kết quả đầu ra của thiết bị đeo: "Đây không phải là chẩn đoán y tế; nếu bạn có các triệu chứng, hãy tham khảo ý kiến bác sĩ" bằng ngôn ngữ đơn giản.
Vai trò của người mẫu: Theo loại nhiệm vụ
Loại nhiệm vụ
Đóng góp của AI
sự quan trọng
xác minh
Phân loại hoạt động/bước
cao
thấp
kiểm tra tại chỗ
Xu hướng nhân sự nghỉ ngơi
cao
trung bình
So sánh cơ bản
Ước tính giai đoạn giấc ngủ
trung bình
thấp
Thô lỗ, không lâm sàng
Thông báo nhịp điệu (quét)
trung bình
cao
ECG y tế + bác sĩ
quyết định chẩn đoán
không có
rất cao
Đánh giá lâm sàng
Mẹo: Hãy tìm xu hướng của dữ liệu trên thiết bị đeo trong lịch sử của chính người đó chứ không phải một ảnh chụp nhanh. Tín hiệu có giá trị nhất là sự lệch lạc của một người so với đường cơ sở của anh ta; Giá trị trung bình của dân số có thể gây hiểu lầm cho việc giải thích của mỗi cá nhân.
Thận trọng: Chỉ vì thiết bị đeo có “tính năng được chứng nhận” không có nghĩa là tất cả kết quả đầu ra của thiết bị đó đều chính xác về mặt lâm sàng. Phê duyệt chỉ có giá trị đối với một chức năng và mục đích sử dụng cụ thể; Các số liệu còn lại chủ yếu là ước tính cho mục đích chăm sóc sức khỏe.
Những lỗi thường gặp
- Nhầm dữ liệu thiết bị của người tiêu dùng với dữ liệu lâm sàng. Hầu hết các thiết bị không được xác nhận để chẩn đoán.
- Không lọc ra tạo tác chuyển động. Nếu không có phản ứng tổng hợp gia tốc, nhịp tim PPG sẽ bị sai lệch.
- Bỏ qua sự thiên vị tông màu da. Cảm biến quang hoạt động với độ chính xác khác nhau trong các nhóm khác nhau.
- Không tính đến gánh nặng báo động sai. Với xác suất trước thử nghiệm thấp, nhiều kết quả tích cực có thể sai.
- Quy kết chẩn đoán cho một phép đo duy nhất. Giá trị này nên được hiểu như một xu hướng và quyết định nên được giao cho bác sĩ.
Tóm lại
- Các thiết bị đeo được cung cấp dữ liệu thực tế, liên tục, nhưng hầu hết không phải là thiết bị y tế.
- PPG dễ bị tạo tác chuyển động; phản ứng tổng hợp cảm biến (với gia tốc kế) cải thiện độ chính xác.
- Độ lệch tông màu da trong cảm biến quang học là vấn đề về tính công bằng và an toàn.
- Với xác suất trước thử nghiệm thấp, nhiều báo cáo có thể cho kết quả dương tính giả; gánh nặng báo động sai phải được quản lý.
- Giá trị lớn nhất là trong xu hướng; Chẩn đoán luôn được thực hiện bởi đánh giá của bác sĩ.
Nhiệm vụ ứng dụng
Tạo chuỗi nhịp tim khi nghỉ ngơi trong 14 ngày (bao gồm mức tăng chậm so với mức cơ bản) từ thiết bị đeo. Bằng cách sử dụng lời nhắc mạnh mẽ, hãy yêu cầu mô hình diễn giải chuỗi này như một xu hướng và xem liệu nó có chẩn đoán được một ngày nào không. Sau đó mô tả các giới hạn lâm sàng của thiết bị và ngưỡng “tham khảo ý kiến bác sĩ” trong một đoạn văn.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi biết các cảm biến đeo thông thường (PPG, gia tốc kế, nhiệt độ, ECG kênh đơn) và giới hạn của chúng.
- [ ] Tôi hiểu tạo tác chuyển động và vai trò của phản ứng tổng hợp cảm biến.
- [ ] Tôi hiểu rằng sai lệch tông màu da là vấn đề về sự công bằng và an toàn.
- [ ] Tôi có thể đánh giá gánh nặng cảnh báo sai và tác động của xác suất thử nghiệm trước thấp.
- [ ] Tôi hiểu rằng tôi hiểu dữ liệu thiết bị đeo như một xu hướng và để lại việc chẩn đoán cho bác sĩ.