设计一种可穿戴设备来监测慢性病患者的呼吸——赛斯维传感器网-pg电子游戏平台

在接下来的三年里，弗里德里希-亚历山大-埃尔兰根-纽伦堡大学 (fau) 的研究人员希望设计一种可穿戴设备，用于监测哮喘或支气管炎等慢性疾病患者的呼吸。人工智能的方法将用于自动分类和评估数据。由 fau 和魁北克麦吉尔大学（加拿大）的研究人员参与的联合项目已从巴伐利亚州获得 225,000 欧元的资助。

哮喘和慢性支气管炎是全球常见的慢性呼吸道疾病。在西方工业国家，它们影响多达 百分之十的人口，对卫生系统和整个经济产生巨大的连锁反应。症状往往会波动并且会迅速恶化，例如如果因吸烟而加重。症状性发作可能危及生命，需要立即就医。

fau 和魁北克麦吉尔大学的研究人员希望设计一种能够自动监测呼吸功能并可靠识别症状变化的可穿戴设备。“可穿戴设备基本上由传感器、芯片和天线组成，” fau 通信障碍人工智能教授 andreas kist 教授解释说。“它附着在患者的颈部，测量皮肤的表面运动并识别特征性症状，例如咳嗽、打喷嚏、气喘、呼吸急促或音调恶化。” 传感器本身比指甲还小。

在 fau 开发的 ai

虽然将在魁北克开发硬件并进行临床测试，但由 andreas kist 领导的小组将主要参与使用人工智能方法处理数据。“首先，我们将音频声学数据转换为机械声学数据，以便让人工智能为现实生活中的信号做好准备，” kist 解释说。“我们将使用现有的数据库，例如那些已经用于咳嗽的数据库，并将使用公开的录音创建我们自己的数据库。” 使用这种广泛的数据来优化深度神经网络应该使设备能够可靠地对典型的呼吸道症状进行分类。

可穿戴设备旨在通过无线电与移动应用程序进行通信，然后分析获得的数据。正如 andreas kist 解释的那样，“简单来说，可穿戴设备可以识别患者何时咳嗽。该应用程序分析了他们在过去几个小时内咳嗽的频率，这是否表明患者的健康状况正在恶化，以及患者实际上是否可能处于严重危险之中。在监测过程中还将使用人工智能算法来整合来自不同来源的信息，例如有关患者年龄、疾病阶段和当前药物治疗的个人数据。可穿戴设备的主要设计目的是充当应急系统，但从中期来看，持续监测有望降低住院率、减少预约医生的数量，从而节省医疗系统的成本。

超过 200,000 欧元的资金

在“人工智能健康研究”计划的背景下，巴伐利亚州在未来三年内为“airway，一种用于气道健康监测的人工智能可穿戴设备”项目拨款 225,000 欧元。该计划由巴伐利亚科学与艺术部于 2021 年 8 月与研究基金基金会“fonds de recherche du québec”共同发起（frq）。airway 项目被选为从总共 20 名申请人中获得资助的三个项目之一，再次强调了 fau 的专业知识，不仅是创新的场所，也是医学人工智能的核心。由 andreas kist 领导的教授职位已在生物医学工程人工智能系 (aibe) 设立。aibe 于 2019 年底作为巴伐利亚高科技议程的一部分成立，并在医学和工程的交叉点采取跨学科和跨学科的方法。