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智能穿戴設(shè)備在新冠疫情中的潛在應(yīng)用與展望

來源:CAAI認知系統(tǒng)與信息處理專委會      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/6/2      主題:其他   [加盟]
2019年G狀病毒疾病(COVID-19)已成為一種大流行病,感染病毒后臨床表現(xiàn)癥狀嚴(yán)重。像COVID-19這樣的大規(guī)模流行病對世界衛(wèi)生系統(tǒng)提出了前所未有的要求,J大地沖擊了醫(yī)療系統(tǒng),并以前所未有的方式嚴(yán)重威脅著。雖然前線人員在檢測病毒、提供治療和開發(fā)疫苗方面作出了巨大努力,但也需要審查處理疾病出現(xiàn)、阻止其傳播、特別是預(yù)防疾病戰(zhàn)略的技術(shù)和系統(tǒng)。可穿戴設(shè)備可以將基本生命體征與臨床癥狀學(xué)結(jié)合起來,在COVID-19感染的早期預(yù)警中發(fā)揮至關(guān)重要的作用,以進行測試有可能感染的人,檢測被隔離、隔離或突然惡化的人,特別是無癥狀的人,并遠程監(jiān)測與COVID-19相關(guān)的非患者,以便優(yōu)先使用和分配資源,減少交叉污染。

在COVID-19的所有臨床表現(xiàn)中,有三種原發(fā)性G狀病毒癥狀:一)呼吸窘迫,呼吸急促,二)發(fā)燒,三)咳嗽。其臨床特征是:I)呼吸頻率(RR)≥每分鐘20次呼吸(Bpm),II)溫度≥38°C,III)脈沖速率>每分鐘100次,用聽診器獲得數(shù)據(jù)。因此,進行呼吸評估、心血管監(jiān)測和其他參數(shù)或指標(biāo)評估,如溫度和咳嗽篩查可以檢測任何可疑病例或惡化。近期IEEE Reviewin Biomedical Engineering發(fā)表了“Wearable sensing andtelehealth technology with potential applications in the Coronavirus pandemic”文章,主要闡述了以上三個方面:1)適合于監(jiān)測G危人群和檢疫人群的可穿戴設(shè)備,用于評估護理人員和管理人員的健康狀況,并促進進入醫(yī)院的分類過程;2)用于檢測疾病和監(jiān)測臨床情況,傳感系統(tǒng)可以檢測相對較輕癥狀的患者突然惡化時的情況;3)遠程保健技術(shù),用于遠程監(jiān)測和診斷 COVID-19和相關(guān)疾病。

圖1 可穿戴設(shè)備在不引人注目的傳感器和遠程保健系統(tǒng)在流行病期間的應(yīng)用場景(上面的一些原始設(shè)計概念是從R.Pettigrew博士2012年在科學(xué)院舉行的IEEE生命科學(xué)大挑戰(zhàn)會議上的演示中借用的)[1]

 

2、檢測呼吸的可穿戴設(shè)備

COVID-19主要被認為是一種呼吸系統(tǒng)疾病。肺部可能發(fā)炎,導(dǎo)致呼吸困難;此外,它還會導(dǎo)致肺炎,肺內(nèi)肺泡的感染,血液交換氧氣和二氧化碳[2]。可穿戴設(shè)備能夠提供無創(chuàng)和持續(xù)的評估和監(jiān)測患者的呼吸功能或參數(shù),包括SpO2、RR和肺音。

 

2.1 氧氣飽和

氧飽和度(SpO2)是衡量血紅蛋白飽和氧的百分比,是呼吸功能和人體整體生理狀況的標(biāo)志。隨著COVID-19病毒的進化,導(dǎo)致肺部可以充滿炎癥物質(zhì)和液體,氣囊變得發(fā)炎,阻礙了它們通過氧氣進入血液的能力,可能導(dǎo)致缺氧和即將到來的器官損傷。正常健康的人能夠達到95%-100%的SpO2水平,但有健康問題或呼吸窘迫的患者的水平可能會降低。SpO2是COVID-19患者分類的重要指標(biāo)。世衛(wèi)組織的指導(dǎo)方針建議,SpO2大于94%的患者可以在家庭得到護理。

圖2 商業(yè)可用可穿戴脈沖氧計


雖然商業(yè)上可用的脈沖血氧測定的使用是廣泛的,但這種可穿戴技術(shù)仍然存在,諸如運動偽影和G功率消耗等常見問題,這是長期遠程健康應(yīng)用的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。近幾十年來,一直在努力解決這些挑戰(zhàn)。為了減輕運動偽影的影響,Yan和Zhang開發(fā)了一種使用小相關(guān)離散飽和變換來估計SPO2的算法,當(dāng)信號質(zhì)量較低時,該算法比臨床驗證的運動抗算法離散飽和變換具有更好的性能[3]。Mendelson等人,研究了一種多通道反射脈沖血氧計,它被證明是有效的魯棒噪聲消除與PPG信號同時從每個信道獲得[4]。Chacon等人研究了一種無線可穿戴脈沖氧計,它與一種新的數(shù)據(jù)相關(guān)的運動偽影裁剪算法集成在一起,被證明是一種有效的連續(xù)監(jiān)測SpO2的方法[5]。哈維等人近的另一項研究開發(fā)了一種基于PPG時頻分量的算法,該算法被證明具有運動偽影和低氧水平的SpO2測量精度為96.76%[6],此外還研究了提G脈沖氧法能量效率的潛在解決方案。Haahr等人的研究提出了一種采用環(huán)形背面硅光電二J管的貼片SpO2監(jiān)視器,可以降低血氧計傳感器的功耗[7]。而Kim等人,研究了柔性可穿戴無電池脈沖氧測定法,該法采用具有近場通信技術(shù)的新型材料進行電源[8]。近,Lee等人設(shè)計了一種具有柔性有機LED和有機光電二J管的反射貼片式血氧計,與典型的LED和探測器相比,具有超低功耗[9]。隨著運動偽影和節(jié)能問題的充分解決,具有J低功耗的魯棒可穿戴脈沖氧計將在像COVID-19這樣的大流行病中具有巨大的應(yīng)用潛力。


2.2 呼吸頻率

呼吸頻率(RR)是監(jiān)測疾病進展的重要生命體征。與SpO2、HR和體溫一起,RR是評估呼吸疾病嚴(yán)重程度的臨床特征之一,例如,嚴(yán)重呼吸窘迫患者的RR大于30呼吸/分鐘,可發(fā)展為ARDS。此外,RR可能是COVID-19的重要預(yù)后因素。一項對武漢市COVID-19成年住院患者的回顧性隊列研究表明,63%(54人中的34人)死于該疾病的患者每分鐘的RRG于24次呼吸,而16%(22人)137)幸存者[12]。因此,用可穿戴設(shè)備和不引人注目的傳感系統(tǒng)去實時和連續(xù)地測量RR對于監(jiān)測COVID-19的進展非常重要,能夠識別病情惡化,評估對治療的反應(yīng),以及評估是否需要改變臨床護理。


通過傳感器技術(shù),包括熱、濕度、聲學(xué)、壓力、電阻、電感、加速度、肌電圖和阻抗。具有這些傳感器的可穿戴設(shè)備可以安裝到胸帶中,再連接到胸帶[13-16],或者應(yīng)用于皮膚[17,18],以及其他連接方式。


基于氣流的方法依賴于呼出的空氣更溫暖,濕度更G,CO2比吸入的空氣更多。因此,RR可以通過檢測來測量 溫度、濕度和CO2的變化。氣流感應(yīng)的方法通常需要一個傳感器連接到氣道。傳感器可以是熱敏電阻、濕度傳感器或CO2檢測溫度/濕度的傳感器吸入和呼出空氣之間的2次變化。例如,Liu等人。設(shè)計了一種基于熱對流效應(yīng)的柔性表皮呼吸傳感器,該傳感器具有較G的熱靈敏度,通過將傳感器安裝在上唇上方,可以很好地捕捉各種呼吸模式[18]。Dai等人開發(fā)了一種聚電解質(zhì)濕度傳感器,可以集成到面罩中,這是在目前的大流行中廣泛使用的[19]。但是,使用面罩進行監(jiān)測仍然會對用戶造成干擾,傳感器的位移可能會影響精度。


2.3 肺音

傳染性疾病和非傳染性疾病都會導(dǎo)致肺中空氣和液體水平的異常。疾病引起的結(jié)構(gòu)改變導(dǎo)致通過胸腔的聲傳輸頻率的改變。不定呼吸聲根據(jù)其頻譜-時間特征和位置被分為幾種不同的類型。常見的類型包括多種肺部病理和損傷導(dǎo)致不定的呼吸聲和/或改變聲音傳播途徑,具有光譜和區(qū)域不同的影響,如果適當(dāng)量化,可以提供關(guān)于創(chuàng)傷或疾病的嚴(yán)重程度和位置的額外信息。對于COVID-19,目前缺乏對呼吸聲的臨床研究,一項研究通過肺部聽診對證實COVID-19的患者進行了肺音調(diào)查,并表明所有患者(n=10)都被發(fā)現(xiàn)有異常的呼吸聲。這表明肺音可能被用作可疑和無癥狀患者的簡單篩查方法。

 

3、檢測心血管的可穿戴設(shè)備

雖然COVID-19常見的臨床表現(xiàn)以呼吸癥狀為主,但COVID-19可顯著影響心臟功能,導(dǎo)致心肌損傷,并可能對心血管系統(tǒng)造成慢性損害。一項隊列研究報告說,19.7%的COVID-19患者(n=416)在住院期間有心臟損傷[24];另一項研究發(fā)現(xiàn),27.8%的患者有心肌損傷,導(dǎo)致心功能不全和心律失常[25]。SARS-CoV-2所致心血管損傷的機制尚不清楚,但可能涉及呼吸衰竭和低氧血癥引起的心臟應(yīng)激增加,心臟和血管內(nèi)襯富含ACE2受體的病毒攻擊引起的直接心肌感染[26]全身炎癥反應(yīng)引起的間接損傷。


3.1 心電圖監(jiān)測CVD和COVID-19患者

心電圖是一種診斷工具,通常用于評估心臟系統(tǒng)的電和肌肉功能,記錄心臟的節(jié)律和活動。心電圖及其衍生HR可為無癥狀個體CVD篩查、CVD診斷和COVID-19治療風(fēng)險評估提供有價值的信息。合并心血管損傷的COVID-19可能通過心電圖改變間接反映.. 在COVID-19患者中,心電圖異常包括ST段抬G和多灶性室性心動過速。此外,目前經(jīng)驗性使用的藥物治療COVID-19可能有副作用和藥物相互作用,例如氯喹和羥氯喹已知會延長QT間期,這可能導(dǎo)致致命的副作用[28]。因此,需要密切監(jiān)測心電圖的COVID-19患者QT延長藥物[29]。此外,基于可穿戴的遠程心電圖監(jiān)測,而不是醫(yī)務(wù)人員的標(biāo)準(zhǔn)生命體征檢查,可以通過減少工作人員與病人的接觸來減少交叉感染。

 

3.2 持續(xù)血壓監(jiān)測

血壓是反映心腦血管功能的重要生命體征之一.. G血壓,被稱為G血壓,是心血管疾病發(fā)病率和死亡率的主要危險因素,每年占全世界1000多萬個基本上可以預(yù)防的死亡[30]。對5700名COVID-19患者的研究表明,G血壓是常見的共病(3026(56.6%)患者),其次是肥胖(1737(41.7%)患者)和糖尿病(1808(33.8%)患者[31]。這些研究表明,血壓不健康的的人中,遭受COVID-19嚴(yán)重并發(fā)癥的風(fēng)險更G。近的一項包括44672例確診病例的研究進一步表明,G血壓(6.0%)和CVD(10.5%)的病例死亡率明顯G于沒有患G血壓者(0.9%)[32]。


4、臨床癥狀監(jiān)測的可穿戴設(shè)備

有研究報道,COVID-19的主要臨床表現(xiàn)為發(fā)熱(90%以上病例),咳嗽(75%左右)和呼吸困難(G達50%)[42]。這三個癥狀也是主要的臨床特征,結(jié)合流行病學(xué)風(fēng)險,以篩選可疑的COVID-19患者。除了上述呼吸評估外,還需要監(jiān)測溫度和咳嗽情況,以便在家庭和公共場所等非醫(yī)療環(huán)境中篩查疑似病人,并監(jiān)測經(jīng)證實的病例,以隨時間了解病情的發(fā)展。檢測這些常見的臨床表現(xiàn)的COVID-19可以通過先進的可穿戴設(shè)備。在這一小節(jié)中,我們將回顧可穿戴溫度監(jiān)測和咳嗽檢測技術(shù)的新進展及其在早期控制COVID-19大流行中的潛在應(yīng)用。

 

4.1 溫度

Han等人設(shè)計了一種像柔性溫度傳感器一樣的皮膚,它使用電阻溫度計探測器,結(jié)合近場通信技術(shù),實現(xiàn)無電池和無線連續(xù)監(jiān)測表面體溫,可能在身體的任何地方[43]。Huang等人研究了一種雙熱流法,并開發(fā)了一種可穿戴式測溫儀,該測溫儀可以通過佩戴帶有內(nèi)置溫度計的頭帶來測量核心體溫,與金標(biāo)法相比,測量誤差小于0.1°C[44]。近,Atallah等人研究,從泡沫基柔性溫度計,可以附加在耳朵后面,以實時測量核心體溫。


國內(nèi)近期由清華大學(xué)計算機系、智慧城市建設(shè)工委、中關(guān)村國際軟件協(xié)會與浙江金開物聯(lián)網(wǎng)科技有限公司合作,專門針對群體性封閉場所(如學(xué)校、工廠、寫字樓等)研發(fā)了基于測溫手環(huán)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。通過手環(huán)準(zhǔn)確測溫,以(4G/5G)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集器為支撐,云端自動記錄群體溫度信息,自動生成體溫報表反饋給主管人員,為長期可靠的安全防疫提供了技術(shù)支撐。


4.2 咳嗽監(jiān)測

干咳是COVID-19的典型體征和癥狀之一。感染COVID- 19的人咳嗽時可能會傳播這種疾病。由于咳嗽是感冒和流感等其他病毒疾病的常見癥狀,人們可能不會特別注意這種對身體狀況的警告。對于COVID-19,持續(xù)監(jiān)測咳嗽有助于COVID-19的篩查和臨床診斷,提G個人對疾病的認識。咳嗽信號通常是通過音頻或機械傳感器獲得的,該傳感器可以分別檢測咳嗽聲或咳嗽引起的振動。這些傳感器包括可以可穿戴或放置在用戶附近的麥克風(fēng),或壓電換能器和G靈敏度加速度計,可以放置在喉部或胸部區(qū)域[49-51]。利用機器學(xué)習(xí)分類算法等音頻信號處理和識別方法,可以自動識別咳嗽[50]。為了應(yīng)對COVID-19危機,Imran等人。開發(fā)了一種基于混合深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法的“AI4COVID-19”應(yīng)用程序,通過使用手機獲取的2秒咳嗽記錄來檢測COVID-19咳嗽。它顯示了區(qū)分COVID-19咳嗽和非COVID-19相關(guān)咳嗽的能力,準(zhǔn)確率超過90%[52]。通過智能手機獲取音頻信號,Monge-Alvarez等人。利用一個具有k近鄰分類器的魯棒特征集進行自動咳嗽檢測,并在不同環(huán)境中顯示出88%和99%的咳嗽檢測的靈敏度和特異性[53]。

 





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