论坛预见到集成智能传感技术的研究和开发活动将呈指数级增长,特别是专注于微米和纳米传感器的利用,论坛学术领域专家学者在人工智能,医疗保健和机器人技术中应用的智能微米和纳米级传感系统的最新研究成果进行传播,包括新的科学理论、计算算法、信息技术,以及能够使高级传感设备与机器人、可穿戴式健康监控系统、互联网、局域网或人体网络以及智能系统快速开发和集成的工程技术。

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以下为美国明尼苏达大学教授崔天宏在“IEEE传感器应用国际会议”上的精彩致辞实录,由云现场整理。

  首先感谢孙先生对我的介绍,同时也非常感谢会议的主办方,非常感谢各位领导,很高兴今天能够来到深圳,这是一个非常美丽的城市。今天我主要想跟大家分享一下过去十年我们这个领域发生的事情,还有我们会分享一下我们做的一些收缩聚合物的研究,还有就是生物化学传感器在医疗健康方面的应用。

  在开始之前,我想跟大家介绍一下AI方面的一些事情,然后跟大家讨论一下收缩聚合物。第三个主题就是讨论一些收缩聚合物的生物传感器。最后会讨论一下他们在生物医学方面的应用。
这是我想给大家分享的PPT,因为我们的会议主要讲的是人工智能,对于生物健康来说,人工智能大家都知道有非常广泛的应用领域,从诊断到治疗,再到一些微创式手术等等,所以我们会看到人工智能有非常广的应用范围。在开始说传感器之前,我想和大家简单介绍一下我们最主要的医院,是一家在明尼苏达州的医院。

  接下来这张PPT跟大家分享一下Mayo医院,这是美国最佳的第一医院,会显示一些我们做的事情和研究,我想说的是,我们做的所有这些都只是起步阶段。我们到目前为止有150年的历史,已经成为一个全球著名的医院,这家医院在世界上是非常有名的,它是位于一个非常偏远的地方。这个医院接收了许多病人。自从建立起来,进行了很多医疗方面的创新。从专科医疗到其他方面的治疗,还有一些心脏病方面的器械到后来开始不断地投入到医疗健康方面的研究和发明,他们与明尼苏达州合作,尝试人工智能的治疗、诊断等等,这个视频介绍了Mayo医院的简史。这是我们第一家医院的血库。40年代的时候,他们有了第一个医疗器械。他们在50年代发明的医疗器械赢得了诺贝尔奖。这是他们做的第一个肺病手术,也是与明尼苏达州合作。这是臀部修复置换术的情况。千禧年来他们开始做的各种尝试、引用机器人等等。现在机器方面已经广泛使用了。

  在这家医院当中,人工智能有非常广泛的应用,人工智能在医疗健康方面比如个体病人的治疗,还有机器学习。他们和IBM合作一个计算系统进行临床的试验,同时他们也大量把这个机器人用于手术里面,他们的总部在明尼苏达的总部,还有在亚历山大、佛罗里达州也有很多应用。他们在手术室里面用RFID,在一些紧急的救护中去检测这个病人,通过传感器可以看到他们是否在医院里面走动。

  给大家讲这个例子是让大家了解,在美国知名医院已经开始用AI来做各种应用,比如治疗,手术室或者紧急护理等等。对于医疗中的AI应用很早就存在,但是我们现在仍能够进一步探索它巨大的潜力。另一方面,我们会要专注于AI在医疗中还有我们生物传感器在医疗中的作用,我们现在人的生命预期越来越高,比如日本,他们的平均寿命是世界第一,他们平均寿命84,加拿大83,美国是34位,没有非常好。在中国平均寿命预期是76岁。

  整个社会面临老龄化的危机,对医疗需求也越来越大,因为需要年老的病人需要医疗护理。在中国,2017年为止,数据显示,大概65岁以上有1.48亿,美国是5000多万。再看一些发达国家,在医院里面是这样的,他们的设备非常先进,空间比较宽敞,但如果来到北京、上海这样的中心大城市,那里的医院是这样的,比较拥挤,在挂号处经常有很多人在排队,这是我们现在的情况。在美国,医疗成本和中国所占比重是很大,尽管中国经济发展很快速,但是我们看一下美国17%的GDP用于医疗,而中国是5%。我们再看一下医疗总体支出来讲,美国每年是30亿美元,中国是6亿美元。这里可以说,总共是有5倍之差。我们每人的支出在美国是每年1万,中国每年每人支出大概是7.6万,所以在医疗领域有很大的潜力。看一下医疗设备方面的市场,全球市场都在以6%的速度平稳增长,大家可以看到,每年都会有这么平稳的增长。在中国,大概这方面的医疗设备是14%,从2014-2017年都是这样的。所以这一块有很大的潜力,特别是中国这方面的行业。在全球,我们看一下,相对比欧洲和美国国家来说,中国和亚洲国家增长非常快。

  我们专注于生物识别来做传感器,微电子传感器已经用于很多的设备,用于医疗的方方面面,比如我们的加速器,还有陀螺器还有微流体设备,压力传感器,气体传感器等等非医疗方面的传感器也应用于医疗领域。这些微电子行业包括医疗方面的传感器也在平稳增长,每年大概是13%-14%的增长率。

  我们来看一下一个微系统的传感器,我们可以把它用于很多方面,首先我们可以把它们做得非常微型化,也可以提高它们的性能,某种方面来讲甚至高于现有设备。我们可以用于监测病人身体状况,大家也知道电子化设备,一家公司通过把我们肾上腺的泵综合到传感器里面,用于它们的糖尿病病人闭环监测。我们也可以用于试管内的测试,比如血管血液,可以用于DNA测试、医学成像、病人护理、给药方面的药物研究等等。

  我们生物传感器可以在很多方面进行应用,包括我们现在很多人都会有的设备,比如听力的辅助器,用于视觉的辅助器,同时还有气压传感器来去检测不同的化学物品,比如也可以把它用于我们的整体心率、其他人体特征,这都是我们现在在做的。过去8年左右,我们一直在开发一个癌症的传感器,来做癌症的监测,人体的蛋白质可以作为生物标志物,我们用这些标志物检测这些人是否患了癌,生物传感器会从细胞方面,比如我们会做DNA的传感、蛋白质的监测等等。我们生物传感器可以用于检测这些标志物来诊断癌症。这就是我们现在有在针对,在用的不同癌症的生物标志物,包括我们的前列腺癌、肝癌、肺癌等等,不同器官、不同细胞会释放不同生物标志物,像我们之前说的生物传感器可以用于检测这个人是否患癌。这些生物传感器在以前也是用不同的技术来做的,比如说MS、ECL、ELASA等等。我们把一个电子传感器用于FET的晶体管来做,还有圆物质的传感器,另外还有表面声波,也可以用于传感器。我们再看一下生物传感器如果用于癌症方面的这块还在增长。对于这个病人,还有医生他们的要求是什么?他们希望有高吞吐量,还有定点护理、低成本、多个目标,因为对某一个患者,可能需要去检测多种的生物标志物才能确定是否患癌。我们发现在未来电化学生物传感器会更加稳定,因为它们会把微流体和纳米流体技术结合起来。我们财务科学和微型制造的发展也使得传感器更加快捷,也使得我们可以减少它生产的成本,同时也进一步提升它的性能。接下来10年,我们会怎样做呢?我们是用一种聚合物的技术来做它的材料,同时用硅材料来看它的温度变化,通过这样使材料成本降低,同时也提升它的性能,也就是把其他的材料耦合到这上面去。这是我们过去已经能够用这个技术来做这样的一个框架,这些工艺已经被我们申请了专利,同时我们也用低成本的工艺,也就是IBM开发的一种聚合物的技术,这是一个模具的框架,我们通过它可以来用聚合物做这些东西。我们也用一些光学的设备,用于做微型和纳米的结构。同时我们也用一种Comb结构,比如用硅做框架,使得整个传感器非常稳定。整个结构是一种聚合物的,我们就能够用聚合物的特性,这种材料是非常有特性的,能够减少它的一些损耗。另外,我们也用一个聚合物的Tunneling或者是一种中空的技术工艺,我们在上面有一个电子的合成,现在在上面有一层晶,中间是中空的,我们通过间隙把传感器的一些结构放进去。在外面的涂层是硅的,这样做成一个穴体或者中空的形状。我们同时还可以打造一些微观的、流状的模块,左边的是设备,这是一个样板,里面有很多的小小的单元,这里还有一个洞。我们可以控制流动的液体。因为我们知道控制过程是非常昂贵的,通过这个样本我们还可以用非常紧凑的镍的模板,这是一个三层的金属结构,大家可以看到它里面有非常大的存库,这条线上面还有一个小小的圆孔,这个结构完全是为了打造微观的流体,大家都知道微观流体非常昂贵。

  我们再来看下一页的图片,左边的是小小的存库。现在我们来看一下这页的PPT,我们所做的这一切主要是为了尝试打造微观流体的传感器,在此基础上我们可以打造一些高等的技术,也就是说,我们可以在屏幕上看到这是极端UV的技术。这些设备可以做到微米技术或者可以做到纳米的层级。这些都可以应用到纳米、光束的平板印刷器当中。我们主要是为了控制整个设备的大小。在此基础上,如果你能看到这里面的一些结构的细节,这个模板非常昂贵,因为人们必须要在这个设备上工作,它必须要减少很多的成本,同时也要不断地增加它的效应。但是要做到这一点其实并不容易。它的吞吐量不高,问题就是它非常昂贵,而且它使用的用途非常有限。我们如何改善这点呢?我们看到的是平板印刷术,我们可以对比这两个设备,这是非常好的设备,它可以做到非常小的、非常精准的工作,甚至精准到几纳米,但是它成本非常高,还有吞吐量非常低,产量不高,这是它的问题。还有一些人员会做纳米印花技术,我们可以来看一些它的优缺点,大家可以看到这上面技术非常好,没有加热也没有冷却,它们可以很好地生产一些样本。但是问题就在于它产量非常低,而且它的失误控制率非常困难,产量也不高。有些人会做一些深入式的平板印刷术,它主要是用来控制大小。它的产量可以做到很高,问题在于它的产出率并不高,另外就是它的失误控制率也非常难以把控。我们在用这个设备的时候,一旦出现失误率,它非常难以把控。

  问题就是我们如何进一步开发一些设备,这些设备如何更好造福我们人们,如何更好提高它们的应用场景。以前我们经常尝试控制它的大小还有去提高它的产量,现在我们就是要想,如何运用这些收缩性的聚合物帮助我们做更多的样板,甚至让这些样板从微米级别走到纳米级别,这样就可以帮助我们更好地改善传统的聚合物的样板。要做到这一点,我们确实需要花费很大的功夫。几年前我们开始从样板,这是硅制的样板,质量非常好。我们开始用这些聚合物的材料来做浮花、印花技术,可以帮助我们打印更好的图案,我们可以利用这些技术打造图案,当它加热的时候如何打造样本呢?因为材料在温度变化的时候会收缩,我们可以做到更小的样板。在它的温度进一步变化的时候,我们甚至可以做到20纳米厚度的样板。我们可以看到,这个技术是不断地在变化。

  我们现在来看一下工作的原理,我们尝试通过温度的变化来控制他们不同的长度还有不同的厚度,我们尝试使用这个技术来制作一些样板。也就是那些纳米材料的样板。我们来用这个传感器,绿色比值的就是传感器,它是一个半导体的传感器,我们用一种光束,这个光束可以投影到图案的上面,然后检测它里面的一些问题,还有就是里面的一些产品等等。然后我们可以检测到0.1微米的东西。然后我们开始设想,是否能够把这个技术应用到技术上面?比如我们可以看到的图片上,我们是否可以把这些技术应用到艺术品上。这些图案可以让我们产生更多更好的产品和样板。通过这些产品的开发,我们可以打造一个小小的模块,然后用这种技术可以把薄膜放在小小的样板上,以非常小的面积生产出来。这可以帮助我们最小化地控制规格还有表面。这就是我们现在的工作重点,所以大家可以看到,这是我们所做的一些研究和工作,屏幕上的都是一些图案,这是我们做的一个单一的样板。

  现在这页PPT是可收缩、可移动的印刷术,可以用于鉴定石墨烯癌症、感应器序列。在此我们看到上面这个图,通过样板勘测一下病人生物指标,检测一下他是否真正患癌。我们可以看到它的检测限制是非常低的,大概只有0.4mg/ml,我们也在不断改善它的功能,这样能够帮助我们提高监控癌症的监控率。我们看到和同类别产品相比它的失误率是相对较低的。我们看一下这一类技术主要是用来去检测癌症,它的数字是0.5,这个数字是非常好的。我们看一下其他收缩型微米的设备,实际上我们正在做的就是来监测生物的表面。比如在表面的上面,如果我们放了收缩型的聚合物,也就是说一些纳米材料,然后我们把这些样板放在里面,它们可以很好地控制表面上生物,然后从一个方向收缩,让表面非常的粗糙,这样就可以增加它的灵敏度,提高它的检测灵敏性。

  如果从反方向进行延伸,表面就会放大,实验是在室温下进行的,我们可以不断进行改善。大家可以看到,它的灵敏度可以不断增加。大家看到上面的红色曲线显示的是灵敏度的上升。大家可以看到另外一张图,在石墨烯表面上的另灵敏度,它也是在不断增加。大家可以看到收缩型的聚合物可以改变表面的灵敏度,当然这一切要做到的话必须我们要我们不断调整表面,我们在过去20年不断的去改善,然后我们也不断改善中性碳孔的技术,我们也用一些传统的探测性的技术,我们主要是监测一系列的问题。我们也使用了一系列电子化学检测,现在我们来看一下很多人尝试做一些中性的传导器。是什么引发了这些电子的信号?这也是我们要考虑的问题。是不是这些神经元的信号发挥了重要作用?我们尝试去发现一些神经元的特征,探测神经元的信号,如果有这些信息的话,我们也许能了解更深层的疾病,比如阿尔茨海默还有当下不知道的一些问题。我们可以考虑一下GABA,他们主要用于探测神经方面的疾病,比如在帕金森疾病上面,我们想和大家普及一个词就是Dopamine,它的意思是多巴胺,在帕金森疾病上,多巴胺会发生改变,我们可以检测它的改变量,预测这个人是否患了帕金森疾病。大家可以看到,这是电子设备传感器,还有体内传感器。

  现在跟大家分享一下我们做的实验,PPT上面就是我们做的实验数据,我们主要用它检测谷氨酸脂,这是相对以直线图形不断向上增长。另外就是GABA,这也是另外一种神经元的监测传感器,主要是用来检测一些神经元的疾病,因为现在很多神经方面的疾病的起因是人类都不知道的,有了这个技术我们就可以检测到体内某些生物信号的聚集,判断他是否患了神经性疾病或者其他疾病。我们可以去预测,作出一定的数据。这两张图表就是我们实验作出的数据。大家可以看到现在屏幕上我们有一些其他的设备,这些设备都是用高分子聚合物去完成的。我们可以从其中得到线性的反应,其中的敏感度有时候并不是非常低,如果敏感度不够低,我们没有办法检测生物信号,这样就不能得到一些生物信号,没办法让我们去预测。聚合物通过缩放技术,可以以比较低的温度做这个事情。我们是在它缩放之前还有缩放之后,它整个表面更加粗糙、更小的,这是一个平面的一个设备,它的敏感度比较高,检测幅度比较窄。在此基础上,我们也通过这些图像、图形,使得神经元递质检测敏感度相对比以前设备检测敏感度要高出20-30倍。这是一些视频,这里显示的是它的电信号,还有谷氨酸盐神经递质的神经信号,我们想了解这种化学物品和下面的电信号之间的曲线,看它们是否有关联性,试图了解这种疾病的机制,而这种机制我们现在了解甚少。基本我们想通过它检测帕金森病,这是我们用的一种模型,它要把多巴胺和电信号的曲线对比,看一下它的的电信号和化学信号之间是否有关联,因为人们不知道究竟是电化学使得神经递质的浓度变低还是说是因为浓度低才带来了电信号的变化。

  这里总结一下,我们开发了一种专利的纳米级别的缩放技术,对于没有办法进行光刻或者紫外线技术,可以通过我们的技术在微型层面在这里做这样的效果。我们缩放的纳米结构可以大量提高设备的性能,就是因为我们能够去把表面积变得更大,同时使得制造更方便,也减少了它的成本和所需的时间。在这条河两边,我们明尼苏达大学的所在地,冬天比较冷。大家可以看一下我现在负责的期刊,这个期刊里面是关于微系统和纳米工程的。我在这里已经做了4年。昨天,我被评选为中国科学院以下20多个期刊之一的邀请学者,这是另外一个领域的专门刊物,我在这里也发表了一些论文,这些刊物不仅仅是作为一个学术平台,同时也作为连接学术和工业界之间的桥梁。通过这些期刊,我们也可以去宣传一些新的成果。这是我们在明尼苏达大学的湖,欢迎大家到这里来参观。