系统使用智能扬声器实现非接触式心律监测
智能扬声器已被证明擅长在家中监测某些医疗保健问题，包括检测心脏骤停或监测婴儿的呼吸。现在，扬声器可用于跟踪坐在扬声器前面的人的个人心跳的微小运动。
该系统在没有身体接触的情况下监测规律和不规律的心跳。它将扬声器发出的听不见的声音发送到房间，根据声音反射回扬声器的方式，它可以识别和监控个人心跳。由于心跳是胸部表面的微小运动，因此该系统使用机器学习来帮助说话者定位来自规则和不规则心跳的信号。在对健康参与者和住院心脏病患者进行测试时，智能扬声器检测到的心跳与标准心跳监测器检测到的心跳非常匹配。
虽然很多人都熟悉心率的概念，但医生对心律的评估更感兴趣。心率是心跳随时间变化的平均值，而心律则描述了心跳的模式。如果一个人的心率为每分钟 60 次，他们可能会有规律的心律——每秒一次——或不规则的心律——心跳在那一分钟内随机分布，但平均仍为每分钟 60 次。
心律失常实际上比其他一些众所周知的心脏病更常见。心律失常可导致中风等主要疾病，但其发生时高度不可预测，因此难以诊断。评估心律的关键在于识别个体心跳。对于这个系统，当一个人坐在智能扬声器前面 1 到 2 英尺范围内时，就会开始搜索心跳。
然后系统播放听不见的连续声音，该声音从人身上反弹，然后返回到扬声器。根据返回的声音发生的变化，系统可以隔离人的动作——包括他们呼吸时胸部的起伏。
一个人的呼吸运动在胸壁上比心跳运动大几个数量级，这构成了挑战。此外，呼吸信号不规则，因此很难简单地将其过滤掉。由于智能音箱有多个麦克风，因此设计了一种波束成形算法来帮助音箱找到心跳。
该团队设计了一种自我监督的机器学习算法，该算法可以动态学习，而不是从训练集中学习。该算法结合来自智能音箱所有多个麦克风的信号来识别难以捉摸的心跳信号。
智能扬声器检测到的心跳信号看起来不像通常与传统心跳监视器相关联的信号。研究人员使用第二种算法将信号分割成单独的心跳，以便系统可以提取所谓的心跳间隔，或两次心跳之间的时间量。
研究人员在两组中测试了运行该系统的智能扬声器原型：26 名健康参与者和 24 名患有各种心脏疾病（包括心房颤动和心力衰竭）的住院患者。该团队将智能扬声器的心跳间隔与标准心跳监视器的间隔进行了比较。在为健康参与者测量的近 12,300 次心跳中，智能扬声器的中位心跳间隔在标准监视器的 28 毫秒内。智能扬声器对心脏病患者的表现几乎一样好：在测量的 5,600 多次心跳中，中位心跳间隔在标准的 30 毫秒内。
目前，该系统已设置为抽查。如果一个人担心自己的心律，他们可以坐在智能扬声器前阅读。但该团队希望未来的版本能够在人们睡着时持续监测心跳——这可以帮助医生诊断睡眠呼吸暂停等疾病。
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