心音与心电医学数据的独特之美

原创：谭婧

逝者如斯夫，不舍昼夜。宇宙万物生命心灵的节奏，亘古不绝。在数不尽的节奏中，心音作为一种独特的节奏，可以被喻为生命信号的灯塔。

自人类历史有记录以来，人们便不断穷尽智慧寻找事物的规律与节奏，从宏大与无穷中找结构、找框架，从细微与精密处找端倪，找启发。而这种探索和寻找本身也形成一种趋势性规律，促成了深度学习与人工智能的大发展，巨量的、多模态数据已经汇成汪洋大海，等待人工智能的从业者，集结、出发、探索。

心音信号(PCG)、心电信号(ECG)是人体重要的生理信号，携带大量生理特征，但这些微弱信号的提取极易受到外界的干扰。如今这两个场景均在静静等待人工智能对规律的破解与洞察。

《亲爱的数据》联系到了全球（南京）人工智能应用大赛获奖团队队长，来自中国科学院自动化所的博士生牛景昊同学，他分享了一些关于人工智能算法应用+医疗领域心音信号处理的经验和理解。

牛景昊：中间

一、医学数据的独特之处？

医学数据的一大特点是有多个模态，比如病人病情的口语描述，这种符号化的文本；心电图、一天的体温变化这种生理信号测量值；超声、CT医学影像这种图片格式等等。我们最近的研究主要关注在生理信号测量值的利用方面，这次比赛的心音数据也属于这个范畴，这里首先谈谈对这类数据处理的理解。

第一、能以小见大。生理信号的每个测量值都是有实际意义的数据，信息量大，即使最小信息尺度的数据，也可以释放出很强的信号、很多有意义的内容。

对比图像数据，图像数据的最小信息尺度的数据是像素点，多个像素点组合才能传递信息。打个比方生理信号就像中文，单个字符都能表达一些具体的意思，一个“高”字就能传达一种具体的信息；而图像有点像英文，最小组成字符是字母（像素点），单个字母是缺少信息量的，需要几个组合到一起才能表达出一个意思。

第二、依赖专家设计的规则特征。生理信号以心电图为例，有可能基于一个数据点就可以医学判定为不正常，但是这在图像领域是不可能的。

因为单凭一个像素值，想去区分狗脸还是猫脸是完全不可能的。也就是说，生理信号能够基于点设定专家判断规则，图像像素点也有信息量但是不容易直接对应规则。

近些年，大放异彩的深度学习模型可以自动学习特征，所以在图像这种难以直接设定规则的领域很早显示出统治力，基本不需要额外的手工特征。而在医学生理信号应用中，专家设计的规则特征依旧有很大价值，如何将深度模型和医学专家知识有机结合也是我们目前的一个研究兴趣。

二、心音数据之美与心电数据之美

心电的原理是心肌细胞去极化的时候会在皮肤表面引起很小的电学改变，这种电压差的连续变化反映了心脏收缩舒张的过程[1]。而心音是血液在心脏中流动，特别是经过心脏瓣膜开闭发出的声音（震动）[2]，这种声音在身体特定的部位用类似麦克风的传感器可以采集，其实就是大家熟悉的心脏听诊。

心电是电压信号，单导联心电可用于节律类的心脏诊断（如心律不齐），多导联的心电可以做更复杂的诊断；心音是声音信号，或者是震动信号，可用于一些结构性心脏疾病的发现（如心脏瓣膜类疾病）。

打个比方，好像弹钢琴，单导联心电是检查拍子是不是稳，有没有抢拍（如心脏早搏）；多导联心电一般只能在医院测量，好像是请了专业师傅全面检修；心音是看音色是不是正确，有没有琴弦粗细不均（如瓣膜增厚）。

三、每个人的健康数据都是属于自己的宝藏、因为病人永远比医生多

此外，值得一提的，在医学领域，人与人的个体差别很大，每个人的健康数据都是属于自己的宝藏。好的医疗资源永远都是稀缺的，因为病人永远比医生多，购买个性化的医疗服务成本极其高，医生也服务不过来，但是有了个人数据情况就大不相同。

有了个人数据就好像有一个可以查询的日记本。

历史数据对个人非常有意义，平时我们去看病医生也会询问过敏史，重大病史等，都是对历史数据的回顾。只是现在个人医疗数据多只用于一次性的诊断，各个平台也缺少相互联系的渠道：比如你在北京医院的检查结果和诊断方案，去南京的医院想调用就存在困难；你在家中获得的智能手环监测数据，难以与医院获得的住院的生理指标合并分析。

对智能诊断算法来说，每次医师对个人的诊断都是宝贵的标注，不需要太多次，就可以将通用诊断模型优化为个性化的、更高精度的算法模型。

我们认为这是未来健康自动诊断的重要发展方向。然而平台之间的数据互通困难不仅仅是由于技术和成本上的问题，医疗数据的敏感性和安全性限制也是十分重要的因素。除了产生健康数据的人本身，谁有资格被授权接触和利用这些数据可能需要长期的讨论才能有答案。

（完）

编者注：

[1] Electrophysiology, Task Force of the European Society of Cardiology the North American Society of Pacing. "Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use." Circulation 93.5 (1996): 1043-1065.

[2] "The Cardiovascular System." Bates, B. A Guide to Physical Examination and History Taking. 9h Ed. 2005.