新型智能手环:成为癫痫患者的“守夜人”!
导读
近日,荷兰埃因霍芬理工大学的科研人员开发出一种高科技智能手环,它能检测出的重度癫痫发作比率可达85%,这个比率明显优于现有其他技术。
背景
近年来,可穿戴设备已经成为了改变人类医疗与健康监测方面的一项重要创新技术。
这些可穿戴设备,例如智能手表、手环,不仅可以监测心率、体温、运动量、汗液、睡眠、卡路里、血压、葡萄糖、紫外线以及其他生理参数,还可以检测出与胰岛素相关的重要生理指标的异常。通过24小时不间断监测人体机能,它们能在用户患病或有其它异常时,有效地提前预警。
笔者之前曾多次介绍这方面的科研案例,接下来先带大家回顾一些经典的案例:
案例一,美国加州大学伯克利分校开发新型手环,可以通过汗液监测人体健康状况。
(图片来源:加州大学伯克利分校)
案例二,美国麻省理工学院发明的一种结合人工智能和可穿戴技术的系统,能基于个人的言语方式和生命体征,判断出谈话是愉快的、悲伤的或是中性的。
(图片来源:MIT)
案例三,美国罗格斯大学新布朗斯维克校区的工程师们创造出一种新型智能手环,表面上类似普通的智能手环,但其中却含有可计算血细胞、细菌、空气中有机或无机的微粒的生物传感器,可以用于检测人体健康与环境状况。
(图片来源:Abbas Furniturewalla)
案例四,西班牙格拉纳达大学与澳大利亚皇家墨尔本理工大学的研究人员开发出了一种手环,内含个性化、低成本、可穿戴的紫外线传感器。当用户受到危险的太阳光照射时,能够提示用户。
(图片来源:格拉纳达大学和皇家墨尔本理工大学)
案例五,韩国首尔基础科学研究院的研究人员采用石墨烯材料制成的柔性可穿戴设备(腕带)检测和治疗糖尿病。
(图片来源:Hui Won Yun, 首尔大学)
这些可穿戴设备对监测个人日常活动和生理状况大有帮助,提升了用户的数据感知与控制能力。未来,这些可穿戴设备将在社会经济条件受限或偏远地区人们的健康管理与护理中发挥更大的作用。
今天,让我们将目光投向一种大脑疾病:“癫痫(epilepsy)“,即俗称的“羊角风”或“羊癫风”。这种疾病表现为大脑神经元突发性异常放电,导致短暂的大脑功能障碍。
然而,可穿戴设备在癫痫的监测方面,又会发挥什么样的作用呢?
创新
近日,荷兰埃因霍芬理工大学的科研人员开发出一种高科技智能手环,它能检测出的重度癫痫发作比率可达85%,这个比率明显优于现有其他技术。参与开发的研究人员认为,这种称为“守夜人(Nightwatch)”的手环能够减少全球癫痫患者夜间意外死亡的比例。
(图片来源:LivAssured)
研究人员将这项前瞻性试验成果发表在科学期刊《神经病学(Neurology)》上。
技术
癫痫患者意外猝死(SUDEP)是癫痫患者的主要死因。智力障碍与重度难治性癫痫患者一生当中死于癫痫的比例达20%。尽管一些技术可以用于夜间监测患者,但是仍然有许多癫痫发作会逃过监测。
为此,研究人员们开发出一种手环,它能识别重度癫痫发作的两种基本特征:心跳异常快和韵律性抖动。在这种情况下,手环将会给照顾病患的人或者护士发送一个无线警报。
(图片来源:LivAssured)
研究团队前瞻性地测试了“守夜人”手环。他们通过28个智力残障的癫痫患者,每个患者平均测试65个夜晚。这个手环仅限在重症癫痫发作时发出警报声。患者也接受视频拍摄来检查是否存在假警报,或者手环可能错过的癫痫发作。对比显示:手环可检测到85%的重度癫痫发作以及96%的最严重的癫痫发作(强直-阵挛发作),这是一个特别高的比率。
为了对比,研究人员同时也测试了目前的检测标准:一种能对有节奏的抽搐作出反应的床传感器。它仅能对21%的重度癫痫发作作出响应。因此,平均来说,每个病患每四晚就会有一晚,床传感器会显得“过度安静”。另一方面,平均来说,每个病患每二十五晚才会有一晚,“守夜人”手环会错过重度癫痫发作。更进一步地说,患者对手环的体验还是不错的,卫生保健人员也对于手环的使用感到乐观。
价值
神经病学家、研究的领导者 Johan Arends 教授表示,这些成果表明手环工作得很好。“守夜人”手环能在成人当中广泛使用,无论是在工作单位还是在家中。Arends 希望这样能将癫痫患者意外猝死的案例减少三分之二,尽管这也取决于护理提供者或非正式照护者对于警报处理得快速以及充分的程度。如果这项技术能在全球应用,将会挽救成千上万条生命。
未来
然而,“守夜人”手环仍然是基于两个传感器(心率传感器和运动传感器)产生独立的警报。研究人员已经在研究这两个传感器如何能够更加智能地共同工作发出更好的警报,他们也在致力于改善基于声音和视频的警报系统,未来将会与基于手环的警报系统配合使用。最终的目标是使对于信号的解释因病人而异。
关键字
参考资料
【1】https://www.tue.nl/en/news/news-overview/24-10-2018-new-epilepsy-warning-device-could-save-thousands-of-lives/
【2】Johan Arends, Roland D. Thijs, Thea Gutter, Constantin Ungureanu, Pierre Cluitmans, Johannes Van Dijk, Judith van Andel, Francis Tan, Al de Weerd, Ben Vledder, Wytske Hofstra, Richard Lazeron, Ghislaine van Thiel, Kit C.B. Roes, Frans Leijten. Multimodal nocturnal seizure detection in a residential care setting. Neurology, 2018; DOI: 10.1212/WNL.0000000000006545
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