成果推介 | 智能机器人“慧听”人机交互系统研发

【技术领域】

生命健康、医工装备

【痛点问题】

呼吸是最基本生命活动。在危重、高龄病人，以及应急救援、养老照护等环境下，呼吸状态的快速评估与持续预警监测都是至关重要的诊疗措施。临床常用的外周血氧饱和度等方便监控的指标，已是呼吸功能异常的结果；而肺部呼吸音的改变，是呼吸通畅性异常的早期反应，是呼吸功能评级中的最早期预警信息。因此，在危重、高龄患者中，早期获知患者呼吸道通畅性直接影响到救护方案的选择，关系到救治效果。除此之外，呼吸音含有丰富的人体自然交互信息，可通过对呼吸音的智能分析和交互设计，挖掘在除医疗外其他领域的潜在应用价值。

【成果介绍】

目前第一代完整的呼吸音采集设备已研发完毕，完全实现呼吸活动的柔性无感持续智能监测评价和适应多场景下交互设计需求，提高医疗救护能力和应急救援能力，减轻医疗及养老行业人力与经济运营成本，创新引领社会与经济发展。

【技术优势】

(1) 基于驻极体薄膜的高灵敏度接触式压力传感器

目前用于呼吸音及心音监测的传感器大多采用较硬的基底，难以适应人体胸部曲线，不适合长期可穿戴使用。因此，本成果基于驻极体的自驱动压力传感器的自供能、响应速度快和灵敏度高等优势，设计了一种用于可穿戴式声音监测的高灵敏度柔性驻极体压力传感器，以实现对人体呼吸音与心音地长期、实时监测。

(2) 智能呼吸音监测分析预警平台

通过深入临床大规模收集心音和呼吸音样本、对病理性样本进行学习训练，对信号的模式识别进行研究匹配，采用人工神经网络、支持向量机两种识别模式，对病理性声音特征进行分析得出智能化参考病症分析。由于呼吸音信号的复杂性，同一种类型的呼吸音有不同人或是同一人在不同时间发出时，样本数据不完全相同，传统方法容错率与识别率极低。本成果将呼吸衰竭患者的呼吸音数据进行分类识别和特征标定，采用人工智能算法进行测试和集训，实现为大数据分析提供数据参考。

(3) 呼吸音智能监测预警系统的人机交互设计

通过分析多个智能呼吸音监测预警操作系统的使用场景、认知特点、输入和输出方式，归纳出它们在交互设计上的一般性的设计原则和设计缺陷。通过多学科的交叉，如人因功效学、设计语义学、设计美学、设计心理学等学科，进行了全面整体的交互设计研究。

【应用场景】

本系统主要包括柔性听诊设备和智能分析软件。该系统小巧轻便，灵敏智能，其基本功能是对人体呼吸音的无感化持续采集、智能分析和高危信号预警，可基于实际需要进行基于呼吸音的需求点挖掘和人机交互设计，应用场景可延伸至医院重症监护、居家养老、运动管理、军事战争等。目前，我们的人机交互设计方向主要是危重症病人监测和健康养老。

【市场前景】

目前，我国医疗资源发展不充分问题依然存在，重症医学资源总体不足，将导致对重症患者的监护质量大打折扣。智能呼吸音实时监测系统可代替医护人员进行床旁监测，降低医护人员监护压力，并可及时准确判断患者病情，通过实时的呼吸音数据，可及时对病人的痰液聚集量、痰液粘度及咳嗽功能进行评估，从而对患者实施按需排痰，实行气道分级管理，允许对患者实施呼吸道个体化干预措施，符合高质量气道管理的要求。

我国COPD（慢性阻塞性肺病）患者约有1亿，每年最少有2000万COPD患者需要住院治疗。2021年入院数据显示，医院总入院20149万人次，COPD住院人次约占总住院人次的10%。COPD患者的住院治疗和居家康养均需要密切监测肺功能变化,这将释放巨大的市场需求！