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傾聽身體的異音韻律

105/06/08 瀏覽次數 2030
台灣排名前五大死因都與心臟血管的狀況有關,其中高血壓、心臟病、腦血管疾病就不用說了,而糖尿病也因為患者長期處於高血糖的狀態,使得動脈較一般人更易硬化,形成一種慢性殺手。這些毛病都需要長期的追蹤與治療,若未能有效控制,恐怕會引起其他心血管併發症。因此陸續有各種研究提出分析方法或生理指標,期能提醒患者注意。

本文介紹義大醫院醫學研究部部長兼急診專任主治醫師孫灼均博士與其研究團隊所採用的,以熱力學中表示粒子混亂程度的指標「熵」(entropy)的概念,發展出「多尺度熵」的方式來比較糖尿病病人與健康人的心電圖、脈波等生理訊號的變異性差異。

以心電圖為例,孫醫師分析了各受測人員的數據,他說如果單純看相鄰波峰的間隔時間,用所得的結果計算其混亂程度「熵」,則各類型的人並沒有太大差異。然而若以不同尺度去「粗粒化」,例如隔兩個波峰取平均再計算熵、隔三個波峰取平均再計算熵,一直到隔20個波峰取平均再計算熵,結果會發現,在尺度越大的情況下,4組人熵的差異會明顯分開。健康年輕人熵的值越大,代表其變異性越大、複雜性越高,其次是健康的老人,再其次是控制良好的糖尿病患者,最後則是未加控制的糖尿病患者。

同樣的概念可用於動脈振幅的分析。如果先把手臂繫上壓脈帶阻絕血液流通一陣子後放開,再測量腕動脈的振幅。然後用前述的方法比較不同尺度的熵,結果發現這4種類型的人也會呈現前述的差異,即健康年輕人在鬆綁瞬間振幅最大,然後慢慢降回正常水準,但未加控制的糖尿病患者鬆綁後振幅也沒有明顯變化。

孫醫師解釋,生物體因要成功生存於多變的環境,須產生多種對應的生理反應。健康年輕人可以適應環境,因此複雜性高、變異性大,老年人的血管欠缺彈性,且許多生理機能退化,因此複雜性會降低,糖尿病病人又等而下之,糖尿病又未加控制者則是最低。

對於這樣的研究結果,孫醫師表示,跟傳統方法相比,他們用非侵入式且快速的測量就可初步了解一個人血管健康的訊息,當做功能及健康的指標。不過,他強調心血管方面的疾病很多,未來還應擴大對不同病情如高血壓、腦中風等病患蒐集臨床數據,檢測變化,才可提供一個複雜性的量化標準。

以這些成果做基礎,在未來穿戴式裝置逐漸普遍的趨勢下,孫醫師覺得可以結合現有的設備,配合其研究團隊所發展出的運算解析方法,就可開發出居家保健的裝置,讓一般人可以在血壓心跳之中建構出更多有關心血管狀況的訊息,並對自己的健康狀況隨時保持警覺。
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