MIT造了个“小盒子”,可以无线监测新冠患者症状,斯隆奖获得者班底打造

简介:

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只需要一个“小盒子”,就可以监测新冠患者症状?

最近,MIT计算机科学与人工智能学院(CSAIL)斯隆奖获得者Dina Katabi的团队开发了一款无线设备,可以用来检测患者的呼吸、运动以及睡眠方式。

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而在新冠疫情期间,医生就可以通过这款无线设备远程监测患者的呼吸变化。

值得一提的是,这款无线设备只需要在墙上安装,就可以监测到屋子里多人的情况。

而且也不需穿戴,这样设备在初始设置之后就没有患者的干预。

目前已经有多家医院和辅助护理机构投入使用,其中包括波士顿弗雷明翰郊区Heritage Assisted Living就用来监测新冠肺炎患者。

神似“路由器”的小盒子?

这款设备名叫Emerald(“翡翠”),利用无线信号来监测患者的有关情况。

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看到这个图,不禁发问:

咦?这不就是我们的路由器吗?只不过挂在了墙上而已。

但这个“小盒子”可比路由器强多了。

它利用无线信号来监测空间中人们的生命体征,包括患者的运动、睡眠方式,更关键的是患者的呼吸。

整个过程都是无接触的。而且,其信号发射的辐射要比一般手机少1000倍。

Heritage Assisted Living就使用此款设备来监测新冠肺炎患者。

因为“小盒子”能够清楚的测试出患者的呼吸变化。

该系统将低功率射频(RF)信号传输到环境中。如果信号已经从移动中的人身上反弹出来,它将以某些变化返回系统。

再通过算法分析这些变化的反射,并将其与特定的个人相关联。

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机构在获得肺炎患者同意后,在他的房间内以非侵入式的方式来监视他的健康状况,并将数据报告交给他的医生。

医生坐在家里,就可以通过呼吸变化、步行速度等指标来远程监测患者的病情。

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可以看到,设备在测试患者的步行速度时候,不仅能实时监测到患者的行径,而且还不局限一人,两个人的行迹都给监测出来了。

并且在如果出现空间里人员突然增减,“小盒子”也会迅速的感知出来。

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例如,Heritage机构里的一位患者。

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我们可以看到在4月7日至11日期间,患者的呼吸速率从每分钟23次呼吸降低到18次,呼吸放缓且更加有力,呼吸状况有所好转。

此外,设备还显示患者的睡眠质量得到改善,并且能更快地在他的公寓周围走动。

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4月11日的小绿点明显比4月8日的小绿点活泼多了。(狗头)

哈佛医学院精神病学助理教授瓦希亚(Vahia)表示:

“鉴于Emerald能够在没有任何患者接触的情况下生成重要的健康数据,因此可以最大程度地降低医生和护士从患者身上感染疾病的风险。”

但看这些功能,就可以看到这个小盒子不仅用于新冠患者。

在后期测试中发现,这个小盒子可以用来检测睡眠呼吸暂停,失眠焦虑的情况,甚至还可以用来检测痴呆症。

此外,Katabi团队与医院,疗养院和制药公司合作进行远程健康监测,将着力于关注老年人的健康情况。

负责精神卫生服务的威廉·麦格罗里(William McGrory)说:

“很明显,对于这些高风险的老年患者,如果无法与每个人直接联系,我们将能够随着时间的推移被动地收集医疗数据,那么现在这个系统将会使他们受益匪浅。”

Dina Katabi是谁?

说完了“小盒子”,就不得不了解一下背后的研发团队。

这个研发团队大有来头,这可是由Dina Katabi教授领衔。

Dina Katabi是谁?

斯隆奖获得者,ACM计算奖获得者,MIT教授,美国工程院院士。

光看这些名头就觉得:嗯!很厉害。

或许,你看过她的一段TED演讲《A new way to monitor vital signs(that can see through the walls)》,主要讲的是一种新型可以穿墙的无线感知技术。

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另外,她跟中国也还是有一点渊源的。

2018年,她就曾做客北京大学信息科学技术学院。

在举办的名家论坛上,她以《利用深度学习进行穿墙人体追踪与生命特征感知》为题做了学术报告,与会上的学生老师进行了深入交流。

而就在去年举办的ACM中国图灵大会上,Dina Katabi分享过AI技术对人类生活的影响,以及科研与生活之间平衡等问题。

One more thing

瓦希亚(Vahia)在提到“小盒子”给我们所带来的好处中,还说了一句:

COVID-19已经促使医疗专业人员探索远距离提供护理的技术解决方案,这是一个巨大的转变。

我们知道,在新冠疫情的爆发对于我们全人类都是一个挑战,我们耗费大量的人力物力来抗击。

但是与此同时,也在促进某些行业的发展,医疗也不例外。

前有李飞飞团队的AI抗疫,将推动改善老年人的居家护理情况。现在又有Katabi团队开发的小盒子,未来将会有更多的应用场景。

这对现在正在抗击疫情的我们,无疑是最大的抚慰了。

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原文发布时间:2020-04-17
本文作者:白交
本文来自:“量子位公众号”,了解相关信息可以关注“公众号 QbitAI”

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