谷歌 AI 新研究：无需袖带利用消费级智能手表检测高血压，成果登 Nature
IT之家 11 月 7 日消息，当地时间 11 月 5 日，谷歌发布博文，介绍在《自然》（Nature）发表的最新研究成果。 谷歌推出了名为 AI-PPG-ACC-HTN 的多模态 AI 系统。该系统无需袖带校准，使用普通消费级智能手表便能被动检测高血压迹象。 官方表示，与常规方案试图估算极易受瞬时环境噪声干扰的单次瞬时收缩压与舒张压不同，新系统转变了解决思路：通过聚合连续多天采集的被动生理特征， 专注于识别个体潜在且持续存在的高血压状态 。 自监督预训练 ：使用超 49 万小时无标注数据训练 1D-CNN，通过对比学习让模型自主挖掘复杂的心血管生理特征。 多天聚合与分类 ：将多天 15 秒特征向量取均值平滑瞬态噪声，结合身高（表征动脉路径长度），经逻辑回归模型输出持续高血压概率评分。 为评估其性能，研究团队在全美 5 个临床中心开展了前瞻性、多中心临床试验，纳入 196 名无心血管病史且未服降压药的受试者，并以临床金标准 ——...
来自IT之家 AI的《谷歌 AI 新研究：无需袖带利用消费级智能手表检测高血压，成果登 Nature》。重点看模型能力与工程、产品发布。摘要提到：IT之家 11 月 7 日消息，当地时间 11 月 5 日，谷歌发布博文，介绍在《自然》（Nature）发表的最新研究成果。 谷歌推出了名为 AI-PPG-ACC-HTN 的多模态 AI 系统。该系统无需袖带校准，使用普通消费级智能手表便能被动检测高血压迹象。 官方表示，与常规方案试图估算极易受瞬时环境噪声干扰的单次瞬时收缩压与舒张压不同，新系统转变了解决思路：通过聚合连续多天采集的被动生理特征， 专注于识别个体潜在且持续存在的高血压状态 。 自监督预训练 ：使用超 49 万小时无标注数据训练 1D-CNN，通过对比学习让模型自主挖掘复杂的心血管生理特征。 多天聚合与分类 ：将多天 15 秒特征向量取均值平滑瞬态噪声，结合身高（表征动脉路径长度），经逻辑回归模型输出持续高血压概率评分。 为评估其性能，研究团队在全美 5 个临床中心开展了前瞻性、多中心临床试验，纳入 196 名无心血管病史且未服降压药的受试者，并以临床金标准 ——...
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来源：IT之家 AI · ithome.com