一种可通过贴附在皮肤上的无线电子贴片更精确地实时测量血流的技术已经被开发出来。该技术有望减少为获得准确血流测量而必须前往医院、依赖专业设备的既有繁琐流程，并有助于心血管疾病的早期诊断。
KAIST表示，电气与电子工程学部教授 Kwon Kyungha 研究团队开发出一套将深度学习与多层热感知技术相结合的无线可穿戴血流测量系统。
该装置采用“不直接接触血管”的无创方式，也能同时测量血流速度和血管深度。血管深度信息是对血流进行精确计算所必需的核心变量，因为传感器信号会随着血管在皮肤下的埋藏深度不同而发生变化。
迄今为止，确认血管深度信息主要依赖超声和光学方式。但这些设备体积庞大，且测量精度会随着血管深度的变化而下降，存在局限。
为解决这一问题，研究团队注意到“血液流动时周围会产生微弱的热量迁移”这一现象，开发出“多层热感知”技术：当在不同深度布置温度传感器时，可以立体分析热量的迁移路径。
研究团队还应用深度学习算法，成功在复杂的体温分布中实时分离并提取血管深度与实际血流速度。本次研究的一大成果，是利用人工智能（AI）技术在复杂体温分布中准确区分血管深度和实际血流速度。
实验结果显示，研究团队开发的无线电子贴片可在每秒1～10毫米范围内，将血流速度测量误差控制在0.12毫米/秒以内；在1～2毫米范围内，将血管深度测量误差控制在0.07毫米以内。该误差水平小于一根头发丝的粗细，其精度是普通可穿戴设备难以实现的。
尤其是当这项技术与应用于智能手表的光体积描记（PPG）血流传感器相结合时，血压测量误差最多可降低72.6%。这意味着智能手表的血压测量值将更接近医院设备的测量结果，也显著提升了可穿戴设备的可信度。
无线电子贴片还可用于急诊医疗现场，对患者状态变化进行实时感知。研究团队表示，该技术可应用于高血压和糖尿病患者的个性化健康管理，以及休克等急性危险信号的早期检测。
Kwon 教授表示：“本研究团队开发的无线电子贴片技术是一种能够更准确测量血流和血压的源头平台，有望通过与智能手表结合，推动日常健康监测水平再上一个台阶。”
另一方面，本次研究由 Sim Youngmin 硕博连读课程学生作为第一作者参与。研究成果（论文）已于上月6日发表在国际学术期刊《Science Advances》上。
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