Разработан «умный» датчик усталости
Эмоциональное выгорание — проблема, распространенная во всем мире. Особенно остро проблема стоит в Сингапуре — по некоторым оценкам, там этот синдром испытывает каждый третий работник.
Объективная диагностика усталости и связанных с ней психических состояний — задача затруднительная: в основном она полагается на опросники. Эффективная альтернатива — измерение сердечно-сосудистых показателей, связанных с вегетативной нервной системой. Но делать это с достаточной точностью в условиях повседневной жизни не так-то просто.
В Национальном университете Сингапура (NUS) разработали датчик из мета-гидрогеля, который в сочетании с алгоритмической обработкой сигналов на базе ИИ максимально отфильтровывает помехи и шумы, благодаря чему считывает сердечный ритм, ЭКГ и артериальное давление с клинической точностью.
Испытания устройства проводились в Юго-западном университете Цзяотун. Результаты можно узнать в журнале Nature Sensors. Они весьма достойные:
- отношение сигнал/шум для электрокардиограммы — 37,36 дБ,
- точность измерения артериального давления в движении — 3 мм рт. ст.
В сочетании с методами машинного обучения система определяет уровень усталости с точностью 92%, открывая путь к объективному непрерывному мониторингу психического здоровья в реальных условиях.
Вместо программной очистки зашумленных данных проблему решили на аппаратном уровне — на границе между датчиком и телом. Платформа подавления артефактов на основе мета-гидрогеля (MAP) объединяет два фильтрующих механизма.
Наночастицы, самоорганизующиеся внутри гидрогеля в периодические полосы, рассеивают и поглощают механические вибрации — подобно тому, как звукоизоляционная панель поглощает шум. Биосовместимый электролит на основе глицерина и воды контролирует скорость движения ионов внутри геля: низкочастотные сердечные сигналы (ниже 30 Гц) проходят свободно, а высокочастотные электрические шумы скелетной мускулатуры подавляются.
Окончательно приводит в порядок то, что получилось, финальный алгоритм шумоподавления на основе машинного обучения. Такие улучшения повысили надежность идентификации зубцов ЭКГ с 52% до 93%.
«По сравнению с современными коммерческими устройствами наша платформа на мета-гидрогеле демонстрирует превосходные характеристики, особенно в условиях движения, когда подавление артефактов особенно проблематично. Обычные умные часы обеспечивают отношение сигнал/шум ЭКГ на уровне 10–20 дБ, которое при движении может падать примерно на 40% из-за артефактов и нестабильного контакта. Наша система достигает около 37 дБ во время повседневной активности», — пояснил первый автор Тянь Го из Колледжа дизайна и инжиниринга NUS.
Материал достаточно мягок, чтобы соответствовать механическим свойствам биологических тканей, обладает воздухопроницаемостью (скорость пропускания водяного пара выше, чем у кожи человека) и выдерживает многократные растяжения.
Помимо оценки усталости полностью интегрированная гибкая беспроводная система подавляет артефакты при регистрации самых разных физиологических сигналов: тонов сердца, дыхательных шумов, голоса, электроэнцефалограммы и электроокулограммы. Испытания показали также, что MAP соответствует требованиям «золотого стандарта» ISO 81060-2 для измерения артериального давления. Это указывает на широкий потенциал платформы для нейрофизиологического мониторинга и наблюдения за психическим здоровьем.
«Мы надеемся на тесное сотрудничество с врачами-психиатрами, чтобы лучше понять, какие типы физиологических данных для них наиболее полезны и какой уровень точности необходим для удовлетворения клинических потребностей. Клиницисты могут дать ценные рекомендации, которые помогут установить осмысленные связи между данными и патологическими состояниями», — добавила профессор Хо Гим Вэй, руководившая исследованием.
