IEEE-NSENS将定期关注对全球社会至关重要的特殊主题。例如,AI传感器,合成传感器,柔性、可穿戴传感器和电子产品,医疗保健生物传感器以及机器人微惯性传感器等。此次论坛将对人工智能,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。

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以下为Shuo Gao在“IEEE传感器理论及产业应用论坛”上的精彩致辞实录,由云现场整理。

    大家好,我们今天分享一下我们的研究成果,就是健康监测。我们有一个基于这个研究的理论,就是宇宙系统作为一个整体,一个错误就会在最初状况下都会给后来的一些状况带来非常大的影响。这是一个教授所说的。

    在自然模型下回答图灵的问题,我们想运用非线性的动力,就是人的身体可以作为非线性的系统,回应稳定性和其他一些东西。在物理状态下改变,马上就会进行回应,达到新的平衡,有新的反馈。我们可以在一个线性的空间实现。我们可以看到大脑吃药时的反应,相对来说它是一个紧凑的模式。我们看到这个数字,我们在运动之后可以看到劳累的状况。我们的研究显示,原本搜集一个物理的数据,为了建立疾病模式控制人们的一些身体的状况,我们很难直接获得生理的信息。除此之外,动力系统对小的一些动荡非常敏感,获得分子很难实现我们的目标。

    为了应对这一问题,为了能够更好完成长期适应性和系统性的非干扰性,我们需要人机交互可以监测到人体的一些情况,还有追踪人们的习惯。这些设备必须要可以便携而且要是多功能的,如果用户觉得这个设备是在故意监测它的行为的话,它可能就会改变自己的行为,所以它最好设计的存在感要低一些。而且这些必须要获取人体内的一些生物和生理上的一些指标。这会提供一个新的方式,帮助我们更好地确诊和治疗,它也可以有助于早期的诊断。同时还可以打造一个闭环的医学监控。

    在步态的监测方面,它的发展在这几年是非常快的,而且它可以帮助我们监测到一系列的疾病,比如脑瘫、帕金森、老年痴呆和抑郁症。这些疾病都会严重到影响到我们生活的质量。它是基于血糖之上,可以诊断出我们的疾病,而且可以自动衡量出血压,它可以适用于很多方面,也可以检测到我们的胰岛素,它里面有一个压力平台,这个压力平台可以满足到我们对长期稳定性的需求。在我们的压力衡量系统当中,它主要适用电转换设备,它可以把机械能转换成电能,而这样的话可以在我们工作中极大节省时间。我们研发了一个柔性的体内的传感器,这种传感器的材料得到了精心的筛选,这个技术的适用缺陷性使得它没有办法更为广泛的领域当中。

    同时我们还建立了一个步态的分析系统,有不同的指标的衡量,我们整个系统主要是检测它的足部的位置,然后来看一下它是否真的有疾病。我们得出来了正常的还有侧压的数值。我们通过长期的测试,最终得到一个相对满意的结果。我们还要计算出用户的体重和体内的其他一些指标,这些数值可以传输到我们的手机当中,我们还增加了其他的一些附加的功能,比如测量它的温度、湿度和定位等等。我们的身体结构也会有一定的计算方式,这些计算方式也已经刊登在我们的科学杂志当中这些传感器也可以搜集我们体内的数据,其他设备也可以检测人们的触觉。由于我们互联网移动设备发展非常快速,所以我们越来越多地用手机,因此我们对触觉方面的设备也非常的重视,而且这种触觉设备可以帮助我们检测一系列的疾病。比如是否紧张、是否高血压。而且这个压力对于疾病来说是息息相关的,我们通过商业化的手机植入到传感系统当中,导入其中之后,我们可以衡量病人的情况。通过压力的传感,我们可以通过这些技术来获取一些复杂的数据,而且它的耗电量非常低,我们还开发了其他一些产品,比如步态分析,三个类别它可以同时进行。通过压垫的步态分析,我们可以获取情况然后进行治疗。我们还可以建立用户触觉模型,它的成功率达到97%。

    通过监测这一些人体内的健康指标,我们可以改善人体的健康状况,这一点对于我们医疗健康以及互联网时代都是非常重要的。我们已经做了一系列准备,当下我们进行了如下的研究,我们还会继续搜集疾病的相关数据,然后我们接下来的一步就是建模,还有建立关于确诊诊断还有治疗等的模型,我们希望产品明年也会在这里跟大家分享。

    谢谢。