研究数据显示，约有一半的心脏骤停患者存在无定向呼吸，而进行无定向呼吸的患者往往有更好的生存机会。一般而言，无定向呼吸发生在患者呼吸氧气水平非常低的时候。这是一种喉音上的喘息声，它的独特性使它成为一个很好的音频生物标志物，可以用来识别一个人是否患有心脏骤停。
华盛顿大学的研究人员开发了一种新工具，可以在人们睡觉时不触碰他们的情况下监测他们的心跳停止情况。它可以检测在6米之内检测到无定向呼吸情况。
华盛顿大学计算机科学与工程学院副教授Shyam Gollakota表示：“我们设想了一种非接触式系统，它可以连续被动地监测卧室的非接触式呼吸事件，并提醒附近的任何人来做心肺复苏术。如果没有回应，该设备就会自动拨打911。”
由于心脏骤停患者通常是无意识的，旁观者通过把手机放到患者的嘴边来记录无定向呼吸的声音，这样调度员就可以确定患者是否需要立即进行心肺复苏术。
研究小组用不同的智能设备（亚马逊Alexa、iPhone 5s和三星Galaxy s4）捕捉这些声音并在不同的距离播放这些声音，来模拟如果病人在卧室的不同位置，听起来会是什么样子。
此外他们还添加了不同的干扰声音，比如猫和狗的声音、汽车的喇叭声、空调的声音，以及在家里通常能听到的声音。
研究小组使用机器学习创建了一个工具，当智能设备被放置在距离产生声音的扬声器6米远的地方时，97%的情况下可以检测到无定向呼吸。此外，研究小组对该算法进行了测试，以确保它不会将打鼾等不同类型的呼吸划分为无区域呼吸。
Gollakota说:“目前证明这项技术在西雅图大都市区已经有了很好的应用。但我们需要获得更多与心脏骤停有关的911报警电话，这样我们才能进一步提高算法的准确性，并确保它能在更大范围内推广。”
此外研究人员计划将这项技术商业化。这项技术之所以如此引人注目，部分原因在于它可以帮助我们及时发现更多的病人，让他们得到治疗。
