นักวิทยาศาสตร์ค้นหาการวินิจฉัยที่ซ่อนอยู่ในฟิตเนสดูข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจ

หัวใจมนุษย์เต้นประมาณ 86,000 ครั้งต่อวันเร่งถ้าคุณดื่มคาเฟอีนหรือออกไปวิ่งและช้าลงถ้าคุณนอนลงหรือดูทีวี คุณอาจไม่สังเกตเห็นความผันผวนเหล่านี้ แต่ตัวติดตามฟิตเนสของคุณเก็บรวบรวมแรงกระตุ้นไฟฟ้าขนาดเล็กแต่ละอันและเก็บไว้อย่างระมัดระวังบนเซิร์ฟเวอร์ เปิดเผยในบรรดาจุดข้อมูลนับล้านเปิดเผยว่านักวิทยาศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยแห่งแคลิฟอร์เนียซานฟรานซิสโกอาจเป็นสัญญาณของอาการป่วยที่แฝงตัวอยู่ในหัวใจของนักกีฬาที่มีความอดทน แต่คุณจะไม่พบพวกเขาด้วยเครื่องมือติดตามการออกกำลังกายเพียงอย่างเดียว

Gregory Marcus, M.D., ผู้อำนวยการฝ่ายการวิจัยทางคลินิกที่แผนกโรคหัวใจ UCSF พบว่าเครื่องมือติดตามการออกกำลังกายเป็นแหล่งข้อมูลทางด้านการแพทย์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตได้ แต่ถ้าคุณใช้เครื่องมือที่เหมาะสมในการขุดออกมา การแยกวิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ใช้ Fit Bit และ Apple Watch นับพันด้วยอัลกอริทึมที่เรียกว่า DeepHeart เขาได้ทำการตรวจจับสัญญาณของ ภาวะหัวใจห้องบน เป็นภาวะหัวใจที่พบบ่อยและไม่มีอาการที่สามารถทำให้หัวใจไปยุ่งเหยิง ลาร์รีเบิร์ดจากบอสตันเซลติกส์ชื่อเสียงโด่งดังจากสภาพ

“ เราทราบกันดีว่าภาวะ atrial fibrillation สามารถไม่แสดงอาการและตรวจไม่พบทางคลินิก” Marcus กล่าว ผกผัน. เขาเป็นพันธมิตรกับ Cardiogram การเริ่มต้นที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจทำให้เกิดเสียงดัง “ เราเห็นว่านาฬิกาสมาร์ทเป็นวิธีในการกลั่นกรอง atrial fibrillation แต่ขั้นตอนแรกคือการพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อให้เราสามารถตรวจจับได้อย่างแม่นยำ”

โรคที่ตรวจพบได้ยาก

เบิร์ดพร้อมกับตำนานนักเทนนิส Billie Jean King ไม่ได้สังเกตจนกระทั่งถึงอาชีพของพวกเขาว่าพวกเขามีภาวะหัวใจห้องบน เพื่อจัดการกับมันเบิร์ดจะต้องไปที่ทินเนอร์เลือดซึ่งทำให้เขาพัฒนาหัวใจที่ขยายใหญ่ขึ้นจนในที่สุดก็ทำให้อาชีพของเขาสิ้นสุดลง ในปี 1999 เขาเปิดเผย สปอร์ทสอิว เขาเกือบจะเสียชีวิตไปแล้วเนื่องจากหัวใจที่กระพือปีกในช่วงหนึ่งเกมที่เครียดโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับชิคาโกบูลส์

แน่นอนว่ามันไม่ได้ส่งผลกระทบต่อนักกีฬาชื่อดังเท่านั้น การศึกษาที่ตีพิมพ์ใน วารสารหัวใจเนเธอร์แลนด์ ปีก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าโอกาสที่“ นักกีฬาทหารผ่านศึก” จะพัฒนาภาวะหัวใจห้องบนนั้นสูงกว่านักกีฬาความอดทนที่ผ่านการฝึกอบรมอย่างสูงสามถึงแปดเท่าเช่นนักปั่นจักรยานนักสกีข้ามประเทศและนักวิ่งมาราธอน การระบุสถานการณ์ที่นำไปสู่ตอนของภาวะหัวใจห้องบนมีความสำคัญเนื่องจากการวินิจฉัยจะเชื่อมโยงกับความเสี่ยงที่สูงขึ้นของภาวะแทรกซ้อนที่สำคัญสามประการ ได้แก่ ภาวะหัวใจล้มเหลวโรคหลอดเลือดหัวใจตีบและโรคหลอดเลือดสมอง

ข้อมูลจากชีวิตจริง

ภาวะ atrial fibrillation นั้นยากที่จะวินิจฉัยเพราะมันมีแนวโน้มที่จะมาและไป มันเกิดขึ้นเมื่อห้องหัวใจทั้งสองของห้องยุ่งเหยิงส่งสัญญาณไฟฟ้าที่ทำให้หัวใจเต้นเร็ว บางคนประสบภาวะหัวใจห้องบนอย่างยั่งยืน แต่บางคนทำเช่นนั้นภายใต้เงื่อนไขบางอย่างเช่นในระหว่างการดื่มสุรา ประโยชน์ของการสวมอุปกรณ์ติดตามการออกกำลังกายอย่างต่อเนื่องคือข้อมูลสามารถระบุสถานการณ์ที่ทำให้เกิดอาการได้

“ การวัดนั้นมีความสะท้อนมากกว่าสิ่งที่เกิดขึ้นกับบุคคลอย่างแท้จริง” เขากล่าว “ ไม่ใช่ข้อมูลทั่วไปที่คุณได้รับจากโรงพยาบาลหรือสถานศึกษา แต่ข้อมูลจากคนเมื่อพวกเขาอยู่ที่บ้านหรือที่ทำงาน” ในแง่นี้เขาสามารถใช้ DeepHeart เพื่อค้นหาทริกเกอร์ที่อาจเกิดขึ้นสำหรับการกรอง atrial ในชีวิตประจำวันของผู้คน ชีวิต

ส่วนติดตามอื่น ๆ ของผู้ติดตามฟิตเนสคือพวกเขาวัดซ้ำหลายครั้งโดยเพิ่มขึ้นไม่กี่วินาทีตลอดทั้งวัน ในโหมดการออกกำลังกายพวกเขาทำการวัดบ่อยยิ่งขึ้น - ทุก ๆ ห้าวินาที - ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการสังเกตภาวะหัวใจห้องบนเพราะมีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อนักกีฬาที่ฝึกฝนอย่างหนักเป็นพิเศษ แต่ไม่สังเกตเห็นอะไรแปลก ๆ ในระหว่างการออกกำลังกาย

จังหวะที่ไม่สม่ำเสมอ

ข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจจากบาง บริษัท มีประโยชน์มากกว่าคนอื่น ๆ มาร์คัสกล่าว ตัวอย่างเช่นบาง บริษัท จะเผยแพร่ข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจแบบดิบซึ่งจัดเป็นช่วงจังหวะต่อการเต้น; คนอื่น ๆ เช่น Apple จะไม่อนุญาตให้นักวิทยาศาสตร์เข้าถึงข้อมูลที่ละเอียด เขาอธิบายว่า Deepheart สามารถใช้ประโยชน์จากประเภทข้อมูลที่แตกต่างกันได้มากที่สุด

มันไม่ได้มองหารูปแบบอัตราการเต้นของหัวใจจริงๆ - อัตราการเต้นของหัวใจตัวเอง เป็น รูปแบบ - แต่มันดูสุ่ม “ Atrial fibrillation สามารถเพิ่มอัตราการเต้นของหัวใจได้ แต่อัตราการเต้นของหัวใจอาจเป็นปกติและสิ่งที่มีลักษณะมากที่สุดคือการสุ่มของช่วงเวลา ระหว่าง การเต้นของหัวใจซึ่งหมายความว่าไม่มีรูปแบบแน่นอน” เขาอธิบาย เขากล่าวว่าภาวะ atrial fibrillation เป็น“ จังหวะที่ผิดปกติอย่างไม่สม่ำเสมอ”

DeepHeart ได้รับการทดสอบครั้งแรกในการศึกษานำร่องเกี่ยวกับการเต้นของหัวใจจำนวน 137 ล้านครั้งจากผู้เข้าร่วม 9,750 คนที่วัดข้อมูลส่วนบุคคลโดยใช้เซ็นเซอร์วัดอัตราการเต้นของหัวใจข้อมือเช่น Apple Watch และข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจจาก EKG 12 โหนด สำนักงานของแพทย์ ผลลัพธ์ที่เผยแพร่ใน โรคหัวใจ JAMA. DeepHeart จัดการเพื่อใช้ข้อมูลตัวติดตามการออกกำลังกายเพื่อระบุสัญญาณของภาวะหัวใจห้องบนได้อย่างถูกต้องดีกว่ากลยุทธ์การรายงานตัวเองสองแบบที่ใช้ในการระบุสภาพ แต่อัลกอริทึมนั้นดีพอ ๆ กับข้อมูลที่เสียบเข้ามา: ข้อมูล EKG ที่มีคุณภาพสูงกว่าสามารถทำนายการใช้ DeepHeart ได้ดีกว่า (แต่ข้อมูลจากข้อมือยังคงถูกต้องพอประมาณ)

การบูรณาการของ DeepHeart กับอุปกรณ์ติดตามการออกกำลังกายได้จัดเตรียมหลักฐานอันทรงพลังสำหรับการศึกษาครั้งต่อไปของ Marcus ที่เรียกว่า mRhythm ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้แสงสว่างแก่ สาเหตุ ของภาวะหัวใจห้องบน ตอนนี้เขามีประมาณ 200,000 คนจากหนึ่งล้านคนที่เขาจะต้องทำการศึกษา ประโยชน์ที่ได้รับจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า: ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของเขาจะไม่เพียง แต่ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจของเราเองได้ดีขึ้น แต่ยังแสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์ใดบ้างที่ขึ้นอยู่กับหน้าที่ในการตรวจจับโรคหัวใจ

“ ส่วนสำคัญของงานของเราคือการใช้การวิจัยทางวิทยาศาสตร์อย่างเข้มงวดกับอุปกรณ์ที่โดยทั่วไปจะทำการตลาดโดยตรงกับผู้บริโภคโดยไม่ต้องทำการวิจัยอย่างเข้มงวด” เขากล่าว “ ส่วนสำคัญของงานของเราคือการให้สิ่งนั้น”