Un interessante studio, apparso due giorni fa su npj Digital Medicine, illustra come sia possibile diagnosticare un arresto cardiaco attraverso il riconoscimento vocale del respiro agonico.
L’arresto cardiaco al di fuori dell’ospedale è una delle principali cause di morte in tutto il mondo. Per le vittime di arresto cardiaco è fondamentale una diagnosi rapida e l’inizio della rianimazione cardiopolmonare (RCP). Molte vittime di arresto cardiaco non hanno però alcuna possibilità di sopravvivere perché l’evento avviene spesso nella propria casa, senza testimoni.
Un elemento diagnostico dell’arresto cardiaco, spesso sottovalutato, è la presenza della respirazione agonica, un biomarcatore udibile e il riflesso del tronco encefalico che si verifica in caso di ipossia grave.
Lo studio, condotto da Justin Chan, Thomas Rea, Shyamnath Gollakota e Jacob E. Sunshine, dimostra come una macchina vettoriale di supporto (SVM) possa classificare le istanze respiratorie agonali in tempo reale all’interno di una camera da letto che è il luogo dove avvengono la maggior parte di questi eventi.
I ricercatori hanno utilizzato dei file audio di chiamate al servizio di emergenza 911 di casi confermati di arresto cardiaco che possono includere istanze respiratorie agonali catturate durante la chiamata.
I ricercatori hanno impiegato questi file per addestrare la SVM e classificare accuratamente le istanze respiratorie agonali. Hanno così ottenuto un’area sotto la curva (AUC) di 0.9993 ± 0.0003 e un punto di lavoro con una sensibilità complessiva e specificità del 97.24% (95% CI: 96.86-97.61%) e 99.51% (95% CI: 99.35-99.67%).
I ricercatori hanno quindi sviluppato un prototipo per realizzare una proof-of-concept per comprendere se una macchina vettoriale di supporto (SVM) possa essere addestrata per rilevare le istanze di respirazione agonica associate all’arresto cardiaco in una camera da letto e se l’SVM possa essere utilizzato per classificare accuratamente l’audio della respirazione agonica in tempo reale utilizzando gli smartphone e gli altoparlanti intelligenti esistenti.
Se siete curiosi e volete sapere a quali conclusioni sono giunti, vi invito a leggere lo studio qui.