文/陳根

根據(jù)本周在美國心律學(xué)會會議上分享的研究數(shù)據(jù)，梅奧醫(yī)學(xué)中心的研究人員創(chuàng)造了一種人工智能算法，能夠使用Apple Watch拍攝的單導(dǎo)聯(lián)心電圖來找到心室有效泵力低的病人。而心室有效泵力低或左心室功能障礙目前占世界人口的2%到3%，在60歲以上的人中最多則高達(dá)9%，差不多就是每10個60歲以上的老年人中就有一位有這問題。

梅奧醫(yī)學(xué)中心心血管醫(yī)學(xué)系主任Paul Friedman保羅弗里德曼說，人工智能能夠使用消費者智能手表的心電圖功能來檢測這種情況，這是“絕對了不起的”，因為它通常需要超聲心動圖、CT掃描或MRI來識別。

Apple Watch上的心電圖功能是一種單導(dǎo)聯(lián)心電圖，它要求用戶將手指放在Apple Watch的數(shù)字表冠上30秒。結(jié)果會被上傳到Apple Health應(yīng)用程序，并可與醫(yī)療專業(yè)人士分享。心電圖旨在幫助檢測心房顫動，但心電圖功能和Apple Watch的其他功能也正在研究用于檢測其他疾病。

而目前，標(biāo)準(zhǔn)心電圖是使用12根電極導(dǎo)線，放置在一個人的胸部、手臂和腿上，監(jiān)測心臟的電信號。為了使用Apple Watch的單導(dǎo)聯(lián)心電圖結(jié)果，研究人員修改了現(xiàn)有的12導(dǎo)聯(lián)算法，該算法已知能夠檢測出心臟肌肉的薄弱。

該研究包括在六個月內(nèi)從46個州和11個國家收集的125610份心電圖。每個人都提交了多份心電圖報告，最干凈的讀數(shù)被用于該算法。幾百名參與者進(jìn)行了臨床測試，以測量泵的強(qiáng)度，這些數(shù)據(jù)被用來確定Apple Watch是否能檢測出問題。

約有420名患者在臨床訂購的超聲心動圖或心臟超聲檢查后30天內(nèi)記錄了手表心電圖，超聲心動圖是測量泵強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)測試。測試結(jié)果顯示，該測試的曲線下面積為0.88，這意味著它與醫(yī)療跑步機(jī)測試一樣好或稍好。

當(dāng)前，研究人員已經(jīng)計劃啟動全球前瞻性研究，在更多不同人群中做進(jìn)一步測試，以證明Apple Watch中的單導(dǎo)聯(lián)心電圖功能的好處。

實際上，蘋果智能手表的研發(fā)也讓我們看到了很重要的信息，這也是非常值得我們學(xué)習(xí)的地方，就是蘋果公司一旦選擇了一項戰(zhàn)略之后，就會堅持不懈的投入研發(fā)。比如智能手表，從蘋果一開始進(jìn)入就設(shè)定為未來的人體生命體態(tài)特征的監(jiān)測入口，人體基礎(chǔ)生命體態(tài)特征數(shù)據(jù)的管理者。從2014年發(fā)布智能手表至今，已經(jīng)連續(xù)8年在基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不斷的研發(fā)與投入。

這是非常值得我們學(xué)習(xí)的，當(dāng)前我們除了華為之外，一些公司的在基礎(chǔ)研究的投入，以及堅持不懈的研發(fā)投入這兩個環(huán)節(jié)都還需要加強(qiáng)。至少從目前來看，蘋果智能手表與我們的一些智能手表，起步的時間差不多，但是8年后的今天就因為堅持與沒有堅持而開始擴(kuò)大差距。

追趕美國的科技公司，我們還需要在研發(fā)上下苦功夫。