心血管疾病每年造成数千万人死亡,是威胁人类寿命的主要疾病之一。连续可靠地监测血压和心脏功能对于诊断和预防心血管疾病至关重要。然而现有的心血管监测技术通常体积庞大且成本高昂,限制了其在疾病早期诊断和长期监测中的广泛应用。因此,迫切需要发展实时、精准并适用于连续监测的便携式心功能监测技术。
脉搏波是一类重要的生理健康指标,可直接反映人体心血管状态,被广泛应用于疾病的诊断和治疗。然而对于普通用户,通过脉搏波获取心血管状态存在两大困难:1. 桡动脉的精准定位。非医学专业的人群,特别是脉搏较弱的人群,很难精准定位桡动脉位置以获取准确可靠的脉搏波信号。2. 解读脉搏信号以获取心血管状态。近年来,人工智能和深度学习技术蓬勃发展,基于深度学习技术对可穿戴电子设备采集的生理信号进行挖掘和解读,有望极大提升可穿戴电子设备在健康和医疗诊断中的应用价值。
图5 智慧血压和心功能监测系统在生活场景中的应用展示。(A) 用于健康状态和智慧医疗系统示意图。(B)实时监测血压和心功能参数的场景照片。(C) 在连续5分钟的测试中预测和测量血压的对比图。(D) 被试者进行Valsalva呼吸时可穿戴智慧系统所预测的血压与医用测试系统所测血压的对照图。(E, F) 在连续5分钟的测试中可穿戴智慧系统所预测的心功能参数与与医用测试系统所测值的对比图。
张莹莹课题组:主要研究面向生命健康监测的纳米碳材料、丝蛋白材料及两者的功能复合材料,发展其在柔性电子器件、智能织物和特种纤维领域的应用。课题组主页:www.yyzhanggroup.com
原文链接:https://www.science.org/doi/full/10.1126/sciadv.adh0615
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