スマートスピーカーで心停止患者を救え

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米国では年間47万人以上もの人々が、突然の心停止によって命を落としている。患者の救命可能性を高めるのはバイスタンダー(現場に居合わせる人)の存在と、迅速な心肺蘇生措置の開始だが、家庭に一人でいればその望みは少ない。ワシントン大学の研究チームは、スマートスピーカーを利用した心停止発見アルゴリズムを開発した。

Healthlineが報じたところによると、研究チームは、911(北米の緊急用通話電話番号)の通話記録から下顎呼吸(緊急性の高い呼吸様式)を抽出してアルゴリズムに学習させ、心停止に至るリスクの高い患者を識別することに成功したという。同グループのアルゴリズムでは、最大6mの距離から97%の精度で下顎呼吸を同定したという。

Amazon Alexaへの「skill」として導入可能なこのアルゴリズムは、一人暮らし高齢者など特にリスクの高い人々への利用に期待が大きい。研究を率いたShyam Gollakota准教授は「ベッドルームなどに設置し継続的なモニタリングを行うことで、イベント発生時には即座に近隣に知らせることができる。さらに周囲の反応がない場合は、自動的に911がコールされる」と高い実用性を強調する。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。