Evaluation of a piezoelectric pulse wave analysis system for noninvasive carotid plaque screening in a field study against Doppler ultrasonography
在一项针对100名参与者的前瞻性实地研究中，SKAI-TOUCH压电脉搏波分析系统在非侵入性颈动脉斑块筛查方面表现出高准确度（92.5%）以及与多普勒超声检查的高度一致性，支持了其作为去中心化基层医疗设置中便携且经济的替代方案的潜力。
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每年，全球有数百万人遭受中风的痛苦，其中许多是由输送血液到大脑的动脉阻塞引起的。这种危险的一个主要预警信号是颈部颈动脉内脂肪沉积物（即斑块）的堆积。当这些动脉因斑块而变得狭窄或粗糙时，平滑的血流就会受到干扰，产生湍流，最终可能导致血栓形成。早期检测到这些斑块对于预防中风至关重要，但对许多人来说，寻找它们目前仍是一件难事。寻找这些阻塞物的标准方法是由经过高度培训的技术人员进行的专业超声扫描。这种方法需要昂贵的机器和安静的专用房间，这使得它在需求往往最大的农村诊所或偏远社区中难以普及。
为了弥补这一差距，研究人员一直在探索无需复杂成像机即可“聆听”血流的方法。这种想法背后的物理原理非常简单：当血液在健康的动脉中平滑流动时，会在皮肤表面产生稳定、有节奏的振动。当存在斑块时，它会扰乱这种流动，使振动变得不规则且混乱。如果一个简单的传感器能够检测到这些细微的振动变化，并且一台计算机能够学习识别健康节奏与受扰节奏之间的区别，那么在几乎任何环境下快速且廉价地进行中风风险筛查就可能成为现实。
来自泰国的一个研究小组与一家制造医疗设备的医疗公司合作，最近测试了一种旨在实现这一目标的全新系统。他们评估了一款名为 SKAI-TOUCH 的便携式设备，该设备使用一个小型压电传感器来感知颈动脉的脉搏。与通过反射声波来生成图像的传统超声探头不同，该设备更像是一个高度敏感的触觉传感器。它直接贴在皮肤上，并将动脉壁微小的机械运动转化为电信号。研究人员想看看这种简单的“触摸”，结合智能计算机算法，是否能与作为金标准的超р超声扫描相比，准确识别出斑块的存在。
这项研究是在泰国一个省级初级保健医院进行的。研究团队招募了一百名成年人，年龄跨度从青年到老年，其中许多人患有高血压或糖尿病等常见健康风险。每位参与者都接受了两项测试。首先，一名认证技术人员使用标准的多普勒超声机对参与者的两侧颈部进行了扫描。该扫描创建了动脉的详细地图，技术人员根据可见斑块的情况为每一侧评分。零分表示无斑块，而高于零的任何分数都表示存在阻塞。这个超声结果作为衡量新设备准确性的“绝对真相”。
在超声扫描后，经过培训的操作员立即在同一批参与者身上使用了 SKAI-TOUCH 设备。操作员只需在参与者静坐时，将这个小传感器放置在颈动脉上方的皮肤上。设备会记录两侧三十秒的脉搏波，捕捉血流的机械振动。这些原始信号随后被发送到运行深度学习模型（一种旨在发现数据模式的人工智能）的计算机中。计算机分析振动的形状和频率，寻找指示斑块诱发湍流的特定特征。随后，系统会做出一个简单的预测：是否存在斑块，或者动脉是否清晰。
两者的对比结果令人瞩目。当研究人员查看测试的两百条动脉的数据时，新系统的表现极其出色。在超声波确认存在斑块的病例中，该系统正确识别了超过 92% 的情况。更重要的是，作为一种筛查工具，它在识别无斑块的健康动脉方面也达到了 92% 以上的准确率。这意味着该设备很少漏掉危险的阻塞，也极少将健康的动脉误报为危险。该系统排除疾病的能力尤为强大，其阴性预测值超过了 96%。从实际意义上讲，如果该设备显示动脉清晰，那么它极有可能是真的清晰。
研究人员还检查了该设备与其他利用超声数据推测风险的方法相比的表现。他们观察了传统的测量指标，如血流速度和动脉壁厚度，这些指标通常用于估计斑块的严重程度。在这一特定人群中，这些传统测量指标在区分健康动脉与病变动脉方面表现并不理想，准确率仅在 50% 或更低左右。这表明，仅仅测量速度或厚度不足以捕捉早期问题。相比之下，SKAI-TOUCH 系统通过分析脉搏波本身的复杂模式，实现了 92.5% 的整体准确率。
这项研究强调了我们对待中风预防方式的重要转变。该设备并不能取代详细的超声扫描——后者对于完整诊断和制定治疗方案仍然是必要的。相反，它提供了一种强大的患者分诊手段。由于该设备体积小、成本低，且不需要凝胶或熟练的超声技师，因此它可以被用于乡村卫生中心或移动医疗队。它允许社区卫生工作者快速检查大量人群，并识别出少数真正需要前往医院进行确诊扫描的高风险个体。这可以在确保高风险人群被及时发现的同时，节省时间和资源。
然而，研究人员也谨慎地指出，这只是一个充满前景的第一步，而非最终解决方案。该研究是在单一地点针对特定人群进行的，且该设备仅针对超声波进行了测试，尚未针对更先进的影像技术（如 CT 扫描）进行测试。目前的系统版本可以告知是否存在斑块，但尚无法精确测量阻塞的具体程度，也无法预测特定斑块是否容易破裂。团队计划在更多样化的人群中测试该设备，并改进计算机模型，以适应不同的体型和颈部形状。目前来看，研究结果表明，通过简单的传感器和智能计算机来“聆听”脉搏，是向最需要医疗资源的地区推广中风筛查的一条可行路径。
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