تراشه‌ تشخیص حمله قلبی برای دستگاه‌های پوشیدنی ساخته شد

دانشمندان تراشه‌ای جدید با قابلیت تشخیص حمله قلبی برای دستگاه‌های پوشیدنی ساختند

کد خبر: ۱۳۰۵۴۷۴

تاریخ: ۲۴ ارديبهشت ۱۴۰۴ - ۱۰:۲۴

به گزارش سرویس علم و فناوری تابناک، دانشمندان دانشگاه می‌سی‌سی‌پی تراشه‌ای ساخته‌اند که می‌تواند درلحظه حمله قلبی را با دقت بالایی تشخیص دهد. این فناوری در ابعادی کوچک طراحی شده و قابلیت نصب در دستگاه‌های پوشیدنی را دارد.

بر اساس گزارش‌ها، هدف تیم پژوهشی این است که این تراشه روزی در ابزارهای پزشکی ضروری به‌ کار گرفته شود.

در این روش، از ترکیب تبدیل فوریه سریع (Fast Fourier transform) برای تحلیل سیگنال‌های الکتروکاردیوگرام (ECG) و شبکه‌های عصبی مصنوعی برای طبقه‌بندی سیگنال‌ها به حالت‌های «نرمال» یا «مشابه حمله قلبی» استفاده شده است. این فناوری روی تراشه‌ای کم‌مصرف پیاده‌ شده و با دقتی برابر با 92.41 درصد دست یافته که نسبت به سایر روش‌های موجود عملکرد بهتری دارد.

برخلاف بسیاری از دستگاه‌های پوشیدنی موجود که تحلیل داده‌های ECG را به فضای ابری یا اپلیکیشن‌های جانبی می‌سپارند، این تراشه قابلیت پردازش لحظه‌ای دارد. این ویژگی باعث می‌شود فرد بتواند هشدار لازم را سریع‌تر دریافت کند و زودتر به درمان برسد که در حملات قلبی، ممکن است جان بیمار را نجات دهد یا از آسیب‌های جدی جلوگیری کند.

البته این مسیر ساده‌ای نیست. برای تبدیل این فناوری به محصولی تجاری، باید سخت‌افزار آن به اندازه‌ای کوچک شود که در دستگاهی پوشیدنی قرار بگیرد و درعین‌حال دقت ثبت داده‌های ECG حفظ شود. همچنین نرم‌افزار باید به دقت تغییرات ظریف سیگنال‌ها را تشخیص دهد و میزان خطاهای منفی یا مثبت را به حداقل برساند.

علاوه‌ بر این، فناوری باید به تأیید نهادهای نظارتی سختگیر مانند سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) برسد که استانداردهای بالایی برای دقت و کارایی دارند. حتی درصورت رسیدن به این مرحله، همچنان چالش‌هایی در مسیر پذیرش رسمی وجود خواهد داشت؛ چنان‌ که امروز محصولاتی مانند اپل واچ نیز مجاز به ادعای تشخیص حمله قلبی نیستند.

تیم تحقیقاتی می‌سی‌سی‌پی که نتایج کار خود را در ژورنال Intelligent Systems, Blockchain and Communication Technologies منتشر کرده، امیدوار است این رویکرد را در زمینه‌های دیگر مانند تشنج یا زوال عقل نیز توسعه دهد.

«کسیم خلیل»، استاد مهندسی برق و کامپیوتر و سرپرست تیم، می‌گوید: «هدف ما این است که بتوانیم با استفاده از این فناوری مشکلات مختلفی را سریع‌تر و دقیق‌تر پیش‌بینی یا شناسایی کنیم.»