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从患者身上采集能量运作的可穿戴家庭医生

时间:2016-06-15 14:28:00 作者:R. Colin Johnson 阅读:
研究人员希望,经由这种由患者自身能量采集而供电且布满传感器的可穿戴设备,最终能够解决大部份的慢性病问题。为了克服这些挑战,美国国家科学基金会(NSF)提供高达4万美元赞助……
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这款可穿戴健康和环境追踪器(HET)的目标在于进行预测(例如突如其来的气喘发作),以及建议可能够阻止该事件发生所采取的行动。研究人员希望,经由这种由患者自身能量采集而供电且布满传感器的可穿戴设备,最终能够解决大部份的慢性病问题。为了克服这些挑战,美国国家科学基金会(NSF)提供高达4万美元 赞助这项整合传感器与技术的先进自供电系统(Assist)研究。
20160613 NCSU NT01P1


该三件式传感器组原型连接在一起,可环绕在患者的手腕上,为其监测运动、心率、呼吸率、血氧量、皮肤阻抗以及气喘肺音监测等。
Source:NCSU

“这 项NSF Assist是由患者身体所采集的能量而供电的,并可用于监测其健康与环境,”美国北卡罗莱纳州立大学(NCSU)教授兼首席研究员Alper Bozkurt表示,他并指出,该研究大部份都由该校博士候选人James Dieffenderfer进行,以实现这款HET。
20160613 NCSU NT01P2


健康和环境追踪器(HET)胸腔贴片的首款原型相当庞大且厚重,较轻巧的可商用化产品最终将在2020年实现。
Source:NCSU

这项为期十年的HET开发计划,如今已进展至第四个年头了,研究人员最近展示其首款可用的原型,并计划在今年底展开气喘的人体试验。这项研究工作一直是在美国国家科学基金会的ASSIST纳米系统工程研究中心(位于北卡罗莱纳州立大学)进行。

“我 们正与北卡罗莱纳州立大学的研究伙伴们合作,首先针对气喘发作进行研究,”Bozlurt说,“美国国家环境保护局(Environmental Protection Agency;EPA)告诉我们必须监控的正确健身与环境参数,才能有效预期并掌握气喘发作情况。”

因 此,Bozlurt、Dieffenderfer和其他研究人员们逐一区隔出腕戴式传感器中枢、胸腔贴片以及手持式呼吸分析器之间的不同功能,让腕带主要 专注于环境因素,如监测空气中的挥发性有机化合物与臭氧,以及环境湿度与温度(腕带还包括可监测动作、心率与血氧浓度的传感器),然后以无线方式将所收集 的数据传送给医护人员。胸腔贴片中包括可追踪患者运动、心率与呼吸率、血氧量、皮肤阻抗与气喘肺音的传感器。而手持式呼吸分析仪(又称为肺活量计)则用于 测量肺功能。

一旦可在临床试验期间确定即将出现气喘发作的情况,那么就能成功实现一款低成本的专用版追踪器。同时,每个患者受到诱发导致气喘发作的情况不同,因此也能开发出个人化的版本。研究人员的最初试验是与业界合作伙伴在控制的环境下进行,期望未来能进一步将这项技术导入产品中。
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北卡罗莱纳州立大学研究人员James Dieffenderfer (左)与Eric Beppler共同开发健康与环境追踪器(HET)腕带
Source:NCSU

“目前还没有一款小尺寸且功能全面的系统能进行这样的研究,”Bozkurt说,“我们的目标在于找到一种适用于所有人的普遍刺激,但这还需要进行一些验证。” 以一种特定条件

当 计划刚开始时,研究人员们试图用现有的组件进行测试,但很快地就发现无法符合自供电能量采集装置低于1mW的能量预算要求,因而必须开发新的传感器类型。 事实上,这项计划已经由于其能量采集肺活量计采用以患者呼吸驱动微型发电器供电而获得了“医药与创新技术奖”了,并得到15万美元的奖金,让 Dieffenderfer用于开发与销售这款采集健康装置。

这项人体试验将从今年开始,目标是在2020年左右开发出完整的自供电商用装置。该系统将从可穿戴式健康监测器传送资至用户的智能手机,因而能传送给医生,以及现场评估,以便在气喘发作或健康亮起红灯以前为患者发出警告与提供因应策略。

这项“为慢性呼吸道疾病连续监测环境与健康的低功耗可穿戴式系统”(Low Power Wearable Systems for Continuous Monitoring of Environment and Health for Chronic Respiratory Disease)的研究细节已发表于IEEE《生物医学与健康信息期刊》(Journal of Biomedical and Health Informatics)中。

参 与这项研究的其他研究人员还括北卡罗莱纳州立大学教授Henry Goodello、大学部研究人员Brinnae Bent;北卡罗莱纳大学(University of North Carolina;UNC)教授Veena Misra、Omer Oralkan与Yong Zhu,以及博士后研究助理Bongmook Lee、博士候选人Steven Mills、Michael McKnight、Shanshan Yao、ason Strohmaier、John Muth、Alper Bozkurt与Feiyan Lin,以及大学部研究人员Eric Beppler与医师David Peden等人。

编译:Susan Hong

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载

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R. Colin Johnson
EETimes前瞻技术编辑。R. Colin Johnson自1986年以来一直担任EE Times的技术编辑,负责下一代电子技术。 他是《Cognizers – Neural Networks and Machines that Think》一书的作者,是SlashDot.Org的综合编辑,并且是他还因对先进技术和国际问题的报道,获得了“Kyoto Prize Journalism Fellow”的荣誉。
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