心血管疾病仍是全球范圍內(nèi)的主要死亡原因之一。臨床實踐表明，若能在早期階段識別風險并及時干預，患者的治療成功率和生活質量將顯著提升。然而，心臟?？漆t(yī)療資源分布不均、就診等待周期長等問題，長期制約著心血管疾病的早發(fā)現(xiàn)與持續(xù)管理。
在此背景下，弗勞恩霍夫可靠性與微集成研究所（Fraunhofer IZM） 聯(lián)合 柏林夏里特大學醫(yī)院（Charité） 與 柏林工業(yè)大學（TU Berlin），在聯(lián)合研究項目 “Medical Artificial Intelligence Applications – Center for Applied AI in Medicine（maia）” 框架下，成功研發(fā)出一套面向臨床與遠程醫(yī)療場景的 AI 智能心血管監(jiān)測系統(tǒng)。 該系統(tǒng)的核心硬件被集成于一件可穿戴的智能紡織背心中?；颊呖上袢粘７b一樣輕松穿戴，背心支持反復使用與清洗，并可根據(jù)不同體型進行調節(jié)，以確保舒適度與傳感穩(wěn)定性。 背心內(nèi)部集成了多種高可靠性傳感器，可同時采集超過 110 項心血管相關參數(shù)，并以每秒上千次的頻率進行連續(xù)測量。這一能力使其成為目前全球范圍內(nèi)首批可實現(xiàn)多模態(tài)、高時間分辨率心血管數(shù)據(jù)同步采集的系統(tǒng)之一。 在生理數(shù)據(jù)采集的同時，系統(tǒng)還引入了交互式聊天模塊，可實時記錄患者的主觀癥狀和身體感受，為后續(xù)診斷與風險評估提供更完整的數(shù)據(jù)基礎。 在數(shù)據(jù)處理層面，該平臺搭載了移動邊緣計算模塊，可在本地完成信號預處理與初步分析，并通過無線方式進行安全傳輸。系統(tǒng)采用混合分析框架，將傳統(tǒng)生物信號處理方法與先進的機器學習模型相結合，從而顯著提升信號質量、特征提取能力及診斷可靠性。 基于多源傳感數(shù)據(jù)、患者自述信息以及醫(yī)生的專業(yè)判斷，AI 系統(tǒng)不僅能夠為醫(yī)務人員提供輔助診斷建議，還可在實時數(shù)據(jù)基礎上生成個性化心血管風險評估，為臨床決策和長期健康管理提供支持。 該系統(tǒng)尤其適用于遠程醫(yī)療與居家監(jiān)測場景，可有效改善偏遠地區(qū)或行動不便患者獲取心血管?？品盏目杉靶?。 當前系統(tǒng)已集成多種成熟的無創(chuàng)檢測手段，包括： 生物電阻抗譜（BIS） 心電圖（ECG） 地震心動圖（SCG） 心音圖（PCG） 光電容積描記法（PPG） 通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，系統(tǒng)可計算血壓、體液變化、潛在水腫等關鍵臨床指標。未來版本還計劃引入超聲心動圖等更多傳感能力，進一步拓展臨床應用深度。 為滿足長期監(jiān)測需求，系統(tǒng)采用了多通道智能紡織電極。電極為生物相容性的半干式設計，無需導電凝膠，避免了皮膚刺激和使用不便的問題。模塊化結構確保在不同體型條件下電極始終保持穩(wěn)定接觸，從而實現(xiàn)高質量信號采集。 從中長期發(fā)展來看，研發(fā)團隊計劃將整套系統(tǒng)進一步集成至可重復使用的粘貼式傳感貼片中。貼片采用輕薄、親膚的聚氨酯材料，有望在不影響日?；顒拥那疤嵯?，實現(xiàn)真正意義上的連續(xù)心血管健康監(jiān)測。 在醫(yī)學人工智能、工程技術與生命科學加速融合的時代背景下，醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)正迎來一場深刻的技術革命與產(chǎn)業(yè)升級。智能科技的迭代不僅正在重塑醫(yī)學研發(fā)與臨床應用的邊界，也正推動從醫(yī)療設備、數(shù)字健康到產(chǎn)業(yè)資本體系的全鏈條變革實現(xiàn)連續(xù)、無創(chuàng)、高密度生理數(shù)據(jù)采集
AI 驅動的混合分析框架，提升診斷與風險評估能力
多模態(tài)無創(chuàng)檢測技術
智能紡織電極與模塊化設計，兼顧可靠性與佩戴體驗
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