通過將光電容積脈搏波描記（PPG）技術與人工智能結合，開發了一個能夠實時檢測脈搏喪失并自動通知急救服務的系統，顯著提高了無人目擊心臟驟停事件的早期識別和搶救機會，為大規模部署提供了可行的解決方案。

在緊急情況下，時間是生命的關鍵，尤其是對于那些發生在醫院外的心臟驟停。根據統計，全球每年約有35萬人死于院外心臟驟停，而其中50%到75%的病例通常無人目擊。這意味著一旦心臟驟停發生，救援人員可能根本沒有機會及時做出反應，從而錯失了寶貴的黃金搶救時間。每一分鐘的延遲都意味著7%到10%的生存率下降，死亡幾乎不可避免。

26日，《自然》雜志在線發表基于光電容積脈搏波描記（PPG）技術和運動傳感器開發的自動檢測脈搏喪失事件（如心臟驟停）的AI系統。一旦佩戴者發生心臟驟停，經系統確認后確實存在脈搏喪失，智能手表會通過震動、聲音和視覺提示提醒佩戴者。如果佩戴者未能在規定時間內做出反應，系統會自動撥打急救電話，并將位置等信息發送給相關急救中心，確保第一時間啟動救援。

圖1 脈搏喪失檢測算法概述。（a）時間線展示了檢測序列，最終觸發急救服務呼叫。該算法包含兩個初始階段，用于識別脈搏到無脈的過渡。隨后是用戶面對的提示，包括震動、聲音和視覺通知，邀請用戶進行互動。如果用戶在規定時間內未做出反應，將自動撥打急救電話。（b）設計草圖展示了用戶界面階段，包括在用戶響應時觸發的降級流程。（c）脈搏喪失檢測算法的技術細節，描述了對光電容積脈搏波和加速度計傳感器數據的處理。

該系統利用了手腕上的PPG傳感器和加速度計。當佩戴者發生心臟驟停時，PPG傳感器會檢測到血液循環的變化，脈搏消失的信號會被立即捕捉到。算法通過分析這些數據來判斷是否存在脈搏喪失的情況，并結合加速度計的運動數據進行進一步確認。

圖2 動脈阻塞引起的外周脈搏喪失與心室顫動引起的中央脈搏喪失相似，通過腕部PPG測量。（a）在電生理實驗室中引發的心室顫動引起的中央脈搏喪失持續時間較短（<10秒），且包含因心臟電擊而產生的偽影。（b）通過動脈阻塞引發的外周脈搏喪失持續時間較長（>60秒）。（c，d）中央脈搏喪失（c）和外周脈搏喪失（d）的頻譜圖相似，都顯示在典型脈搏頻率（40–220次/分鐘）下缺乏脈搏波動。（e）在中央脈搏喪失和外周脈搏喪失之間的最大功率在這些頻率范圍內沒有顯著差異（p=0.985，Mann-Whitney U檢驗，雙側）。箱線圖顯示了兩個組之間最大功率的中位數、四分位數及非異常數據點的范圍，所有單獨數據點也被疊加顯示。

盡管這項技術具有革命性意義，但與所有大規模應用的智能設備一樣，最關鍵的問題之一就是如何避免誤報。畢竟，智能手表是一個常常佩戴的日常設備，很多時候佩戴者的活動會對傳感器數據產生干擾。因此，這項技術的設計上特別注重精準度和特異性，力求減少那些因日常活動或其他無害原因引起的誤報警。

在這一點上，Google團隊通過精確的算法設計來平衡敏感度與特異性。即使智能手表檢測到脈搏喪失的信號，也要通過多個階段的信號處理來確認這個信號是否真正符合心臟驟停的特征，從而大大降低誤報率。在實際測試中，該系統的誤報率不到每年一個事件，這意味著社會資源不會因誤報警而被過度消耗。

為了驗證這一技術的有效性，Google團隊進行了大量的臨床實驗，涵蓋了不同年齡、性別、種族和皮膚類型的參與者。在模擬實驗中，研究人員通過人工引發動脈阻塞和心室顫動等脈搏喪失情況，測試智能手表的反應能力。結果表明，該系統在識別脈搏喪失的敏感性高達67.23%，而特異性則高達99.99%。

這項技術的應用前景廣闊，不僅僅是幫助處理無人目擊的心臟驟停，它還可以為各種急救場景提供技術支持。比如，在運動員、老年人或其他高風險群體中，穿戴這種智能設備可以實現對潛在心臟問題的早期預警，甚至在心臟驟停發生前采取干預措施。

通過這項技術的廣泛應用，或許我們每個人都能在未來擁有一個“隨時待命的救護員”，在突發情況下，獲得及時的救援，迎來生命的第二次機會。

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https://www.nature.com/articles/s41586-025-08810-9