If your heart stops, this smartwatch-AI can call for help
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哇，慢点。是的。

自然。

欢迎回到《自然播客》。本周，我们将讨论使用人工智能通过智能手表检测心脏骤停，以及来自《自然简报》的最新消息。我是本杰明·汤普森。我是尼克·佩特里乔。在治疗心脏骤停方面，每一秒钟都很重要。本周，研究人员展示了一种快速检测这种危及生命的情况并自动呼叫紧急服务的途径。

或使用一个人的智能手表。心脏骤停是指心脏突然停止跳动，可能是由心律不齐（称为心律失常）或关键血管阻塞的心脏病发作引起的。

如果没有人看到有人发生心脏骤停并提供即时援助，那么这种情况很可能是致命的，因为每分钟没有干预都会增加死亡的风险。每年有数百万人经历心脏骤停，其中50%到75%的事件都没有目击者。

但如今，许多人都佩戴可以检测脉搏的智能手表。脉搏突然消失是心脏骤停的关键标志，因此研究人员想知道这种可穿戴技术能否用于发出某人遇到麻烦的信号。问题在于确保手表仅在有人真正发生心脏骤停时才呼叫求助。否则，可能会导致虚假呼叫，从而使医疗服务不堪重负。

这并非易事，因为很难获得有关心脏骤停的数据。然而，现在，来自谷歌的一个团队开发了一种可以检测这些致命事件的机器学习算法。我打电话给其中一位研究人员杰克·桑沙因，他阐述了这项工作面临的关键挑战。这是一个非常具有挑战性的研究领域，因为这些事件……

个体事件是罕见的。因此，组建队列来跟踪等待事件发生的人非常非常具有挑战性。这也是一个挑战，因为它是一种危及生命的疾病。因此，你不能让健康的志愿者诱发这种危及生命的状况，以便开发算法。因此……

这让我们想到了你的新论文。因此，这是一种通过智能手表进行自动检测的方法。鉴于你刚才提到的挑战，你是如何做到这一点的？因此，手表是一种常用的设备，它使用一种称为光体积描记术的技术来测量心脏跳动时血管的变化。这使得这些手表能够测量你的脉搏和心率。

我们知道，当人们经历心脏骤停时，他们会出现无脉搏心律失常。因此，我们在心脏病专家与之前植入过心脏除颤器的患者一起工作时与他们合作。有些人需要这些设备才能生活，因为他们发生这些事件的风险非常高。

有时，这些设备会在他们的常规护理中进行测试。因此，我们与这些心脏病专家和先前计划

进行这些手术的患者合作，让他们佩戴手表来短暂地捕捉某人心脏停止跳动时的样子，这是为了测试他们的植入设备，并使用手表中的光学器件来测量他们的脉搏如何变化。这种无脉搏心律失常与心脏骤停的情况有多相似？值得庆幸的是，在手术室的安全环境中，他们的心脏会立即被电击恢复正常节奏。这在院外环境中不会发生，尤其是在没有人陪伴的情况下。

因此，肯定存在一些关键差异，但它确实捕捉到了通常在经历心脏骤停的人身上看到的潜在节奏。因此，你使用正在进行此手术的人作为阳性病例来训练该算法，向它展示心脏骤停的样子。

在论文中，你们还做了一些动脉阻塞的工作，你们阻塞了人们的动脉以扩大范围并在其他人身上进行测试，因为这与该手术非常相似。对于相反的情况，你们做了什么？你们是如何向这种机器学习方法、这种算法方法展示的？

当人们没有发生这种情况时是什么样子，如果你明白我的意思。一旦你有了这个算法，你就是在谈论最小化误报，这是一个非常非常重要的考虑因素。因此，你需要大量负面数据来确保你正在开发的东西不会导致过多的错误触发。是的。

因此，我们能够以这种方式开发的算法，然后将其追溯性地运行在数十万小时的数据上，我们知道没有人发生过这些心脏骤停事件。这帮助我们了解了该算法导致误报的可能性。

然后，我们对不同的队列进行了前瞻性验证研究，以了解导致电话呼叫的无误分类的频率。这种方法在确定某人是否正在发生心脏骤停方面有多准确？论文中说它的灵敏度为67%。这意味着它67%的时间都能正确判断吗？是的，这……

需要很多背景知识。因此，如果你可以想象一个连接到紧急响应系统（如999或911）的可穿戴设备，这是一个我们都依赖的公共资源。

因此，我们在设计系统时必须认真考虑尊重这一公共资源。因此，我们真正优化的是在几乎无法生存的情况下（如果是在无人目击的情况下）做一些具有临床意义的事情，同时平衡不必要地呼叫紧急服务的需要。

因此，在我们的验证研究中，这就是我们发现的。在心脏骤停模拟中，大约67%的真阳性被手表检测到。然后它具有在社会层面可实施的特异性，不会压垮911系统。你们还在得到一些误报吗？

因为论文中说，每21个用户年就会出现一次意外呼叫。是的，因此，如果一个用户平均佩戴手表，它可能每21年就会出现一次错误呼叫，所以这并不

那么频繁，对吧？你知道，你需要考虑佩戴手表的大量人群。但即使你这样做了，这也会导致一些可以在社会层面负责任地部署的东西。这只是一个可以部署到任何智能手表上的算法，还是需要这种特定类型的智能手表？你认为这将如何发展？因此，这篇论文关注的是一种类型的智能手表，即谷歌Pixel手表。

理论上，这可以用其他设备来完成。有很多细微之处、验证等等需要完成，你知道，要经过监管审查等等。但总的来说，这篇论文的目的是表明它可以在消费级可穿戴设备上完成。

我们希望，随着这些功能的扩展，它将提供一种新的方法来保护人们免受这些事件的伤害，如果这些事件在无人目击的情况下发生，那么死亡率将非常高。这是来自谷歌研究和美国华盛顿大学的杰克·桑沙因。有关该故事的更多信息，请查看节目说明以获取一些链接。接下来，研究表明，当狗看到另一只狗做同样的事情时，它们会眨眼更多。

现在，是时候进行研究亮点介绍了，由沙尔米尼·邦德尔主持。当疫苗供应不足时，一小部分剂量是否足够？在乌干达和肯尼亚工作的研究人员想知道低剂量黄热病疫苗对未接种疫苗的成年人的有效性如何。他们比较了全剂量疫苗（接近14000国际单位）与低剂量疫苗的效果。

他们发现，仅500 IU的剂量就足以促进与全剂量黄热病疫苗相似的抗体产生。这可以帮助在疫苗短缺期间对抗这种蚊媒疾病。你可以在《新英格兰医学杂志》上找到这项研究。一个伞状的化石树表明，早期的森林出乎意料地复杂。

早期树木的化石很少见，而保存树干顶部叶冠的化石则更少见。来自加拿大的一块新的化石就是这种罕见的例子之一，它揭示了一棵来自早石炭纪的树木，高度不到三米，树干细长，顶部是一丛茂密的细长叶子。叶子从树干上直直伸出，使这棵树看起来像一把巨大的伞，半径估计为5.5米。

研究小组认为，这是最早的亚冠层树木之一，其设计是为了生活在较高树木斑驳的树荫下。这表明早石炭纪植被比以前认为的要复杂得多。在《当代生物学》中阅读这项研究。

最后，节目时间到了，我们将讨论《自然简报》中的几篇文章。尼克，你本周先说吧。你读了什么？本周我读了《自然》杂志上的一篇文章，关于微软开发的一种人工智能工具，它可以创建……

令人印象深刻的电子游戏世界。对，我和你显然都是电子游戏迷。创造一个完整的世界需要付出很多努力。那么这里发生了什么？这里发生的事情是，这是一个生成式人工智能工具，就像你可能熟悉的ChatGPT之类的工具一样。

因此，这是微软开发的一种工具，可以帮助游戏设计师提出新的想法。原则上，它的工作原理与ChatGPT非常相似。你给它一个框架、一个视频剪辑或游戏中的图像，然后它会生成它认为接下来会发生的事情。

所以这个想法可能是这样的：你可以说，“好吧，这是我想在电子游戏中发生的事情。”然后人工智能会生成它认为接下来会发生的事情。它做的另一件事是它还包括玩家的输入。如果你说，“这就是场景的样子，这就是玩家按下的按钮”，它会想出一个合理的下一个场景。有点像那些人工智能艺术的情况。

你可以拖动画布的大小，它会根据已经存在的内容填充其余部分的情况。是的，就是这样。现在，我必须说，这个非常非常具体，所以这个微软有两个名字的特定工具，他们称之为Wham，也称之为Muse，无论你更喜欢哪个，这个特定工具都是用名为Bleeding Edge的游戏进行训练的，

并且它使用了七年的游戏数据来生成这个东西。但它只适用于这款特定游戏。对。我想……

实践出真知，对吧？玩过这些游戏的人是否喜欢机器想出的东西？因为如果他们不喜欢，那一切都是徒劳的，我想。所以在这篇文章中，采访了几位电子游戏研究人员。一方面，他们赞扬微软开发了一个以开发者为中心的工具。因为微软在这里做的一件事是，他们与开发者讨论了哪些东西对他们有用。这就是他们这样做的原因。他们发现特别巧妙的一件事是

你可以拖放不同的资源。如果你有一张来自电子游戏的图片，你可以拖入一个新的敌人或一个新的玩家等等，然后它会在那个东西周围创建一个新的世界。所以他们对此表示赞赏。但另一方面，

正如我所说，它非常非常具体。因此，目前尚不清楚这对其他电子游戏或可能没有多年的游戏数据来插入模型以生成此数据的开发者会有多大用处。对，将其应用于可能不起作用的完全不同的类型，现状如此。现状如此。我的意思是，微软团队希望这将永远有用。

用于训练数据之外的事情，并为不同的游戏提出新的场景和关卡。但这很有挑战性。现代游戏非常非常复杂。这远超出了Pong或Pac-Man之类的游戏，这些游戏规则非常简单。电子游戏有不同的关卡。它们可能有不同的游戏机制。这些事情也会改变事情。

在游戏中。因此，目前尚不清楚在没有所有这些训练数据来构建模型的情况下，将其应用于不同事物有多容易。需要平衡的另一件事是，像这样的AI工具，它们消耗大量能量，对环境有影响。所以，你知道，你需要平衡这些需求。但是

原则上，它可以成为帮助开发者提出新想法的有用工具。一个有趣的工具，帮助开发者而不是取代开发者。是的，我认为这是该领域的人们关注的事情，因为一位接受采访的研究人员担心这种生成式人工智能系统

使工作室能够裁员或创建低质量的人工智能生成内容。所以他说，我们需要作为消费者、设计师、研究人员、游戏工作室所有者一起努力创造一个更美好的未来。对。我们期待着看看它会想出什么。但让我们继续讨论我们的第二个故事。

本周，我读了《科学》杂志上的一篇文章，它基于《皇家学会开放科学》杂志上的一篇论文，它提供了狗之间潜在交流方式的证据，这种方式是眨眼。所以不是吠叫，不是嗅探彼此的

后部区域，而是更多地互相眨眼。我的意思是，我认为这些是狗交流的重要方式。但是，是的，眨眼似乎是一种相当重要的非语言交流策略。就像你，一个人，与另一个人交谈时，如果你眨眼，他们也会眨眼。并且下意识地，没有意识到。似乎这是一种非常微妙的，正如我所说，非语言的交流形式。它也见于其他灵长类动物。因此，个体之间存在这种模仿方面

个体之间。现在，至少家犬被认为在其他狗周围眨眼更多。而且人们认为眨眼可能在与狗甚至人类保持和平方面发挥作用。狗还会模仿其他东西，例如打哈欠和面部表情。因此，在这方面已经做了很多研究。但我认为这里的研究人员想知道

眨眼也是他们做的事情吗？在这种情况下是否会看到模仿？这就是他们着手测试的。那么他们是如何做到这一点的呢？他们只是让狗互相眨眼吗？实际上差不多就是这样。因此，他们创建了各种短视频，视频中一只猎犬、一只可卡犬和一只边境牧羊犬看着镜头。好的，他们看着镜头后面的东西，一个玩具或一些食物，显然。他们编辑了……

这些狗看着镜头的视频分成三组视频。狗在眨眼，狗没有眨眼，只是盯着

镜头，或者狗在舔鼻子，好的，这被认为是渴望或沮丧的迹象，眨眼和舔鼻子每隔四秒钟发生一次，在这些单独的视频中，所以我们有这三个视频，然后他们将这些视频展示给54只不同品种的成年宠物狗，这些狗不认识视频中的狗，好的，它们不是好朋友，这54只狗戴着心脏监测器，并被拍摄以查看，你知道，检查它们眨眼多久。所以这个想法只是为了看看它们眨眼多久。他们并没有试图弄清楚这里正在交流什么。在这一点上，我认为，我们稍后会谈到这一点，但这就是事情变得精彩的地方，尼克。文章说，一些研究犬只是感到无聊而睡着了，我认为我们很多人有时都会这样。但那些没有睡着的狗，

与其他视频相比，当他们观看视频中其他狗眨眼时，平均眨眼次数增加了约16%。而舔鼻子的视频并没有引起舔鼻子次数的增加。好的，这似乎表明眨眼会增加狗的眨眼次数。因此，这意味着这种模仿确实存在于这些狗身上。是的，这里有一些有趣的问题，因为他们不知道眨眼是否与视频中的眨眼同步，或者它们眨眼的速度有多快。

回应他们的眨眼。好的，我认为时机对于理解很重要。但研究人员说，这种增加确实表明这可能是模仿。有趣的是

这些狗的心率没有增加。它们没有压力。这不是他们正在思考的直接反应，对吧？这大概是不自觉的，就像你我做的那样。但问题是，为什么他们这样做？我知道你想问，耸肩，我认为目前是这样，对吧？但这确实为这种说法增加了一些佐证，即这是一种在许多不同方面都很重要的非语言交流方式。

不同的动物。现在，我之前在书展上介绍过关于动物之间声音交流的内容，以及研究人员试图分析声音含义的事实。我认为这表明存在一个全新的复杂层面的非语言交流，

我的意思是，我们不知道它的含义或意义。我认为文章中说，这可能是一种说“嘿，我很放松”的方式。我正在回看你眨眼。别担心。我们将成为朋友。但我认为，目前这只是推测。

听众看不到，但我正在鼓励性地眨眼，告诉本杰明简报聊天时间到了。非常感谢你。非常有趣的故事。听众们，有关这些故事的更多信息以及你可以在哪里注册以获取更多类似的故事，请查看节目说明以获取链接。与往常一样，你可以在X、Blue Sky上与我们保持联系，或者你可以发送电子邮件至[email protected]。我是本杰明·汤普森。我是尼克·帕恰乔。感谢收听。

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