Непрерывный мониторинг пульса человека может предоставить значимую медицинскую информацию, такую ​​как частота сердечных сокращений и, косвенно, артериальное давление. Однако пульсовые волны могут значительно различаться у разных людей и даже у одного и того же человека в разное время суток и во время различных видов деятельности. Эти изменения затрудняют точную регистрацию полезных данных текущими носимыми датчиками пульса, что особенно проблематично для людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями или с факторами высокого риска этих заболеваний.

Чтобы решить эту проблему, группа под руководством исследователей из Университета штата Пенсильвания сначала обратилась не к будущему, а к принципам мониторинга пульса в традиционной китайской медицине, впервые описанным более 3000 лет назад. Используя эти принципы, исследователи разработали платформу измерения давления для определения оптимального пульсового сигнала, которую они объединили с моделью машинного обучения, чтобы также предсказать артериальное давление . Они опубликовали свои результаты в журнале Advanced Materials .

«В традиционной китайской медицине врачи измеряли пульс в трех точках на запястье: цунь, гуань и чи», — сказал соавтор Хуанью «Ларри» Ченг, доцент кафедры инженерных наук и механики имени Джеймса Л. Хендерсона-младшего в Университете штата Пенсильвания. «Поскольку они прощупывали запястье тремя пальцами в трех точках, они увеличивали давление, чтобы измерить пульс от поверхностного до немного более глубокого. Это давало более точное считывание сигналов пульса, независимо от того, был ли у человека активный или малоподвижный день, например».

Чэн сказал, что они включили эти две концепции, адаптивное давление и несколько мест на запястье, в конструкцию носимого монитора здоровья. Исследователи использовали 3D-печать для печати массива датчиков — одного устройства с несколькими датчиками. Такой подход позволяет им решать проблему данных, полученных из одной точки на запястье, и лучше собирать данные из нескольких мест на запястье и на разных глубинах.

«Массив датчиков полностью напечатан, и потому, что это менее затратно, чем более традиционные методы сборки датчика, и потому, что тогда массивом датчиков легче манипулировать, что делает его лучшим носимым устройством», — сказал Ченг, объяснив, что, полностью напечатав устройство, исследователи могут быстро создать прототип индивидуального массива датчиков давления. «Массив датчиков давления также создает трехмерную карту информации о пульсе во времени».

По словам исследователей, затем команда интегрировала массив датчиков с моделью машинного обучения, чтобы точно прогнозировать другую информацию для мониторинга состояния здоровья, например, артериальное давление.

«Благодаря алгоритму машинного обучения мы можем прогнозировать артериальное давление на основе различных значений систолического, диастолического и среднего артериального давления, используя трехмерное картирование пульса », — сказал соавтор Либо Гао, доцент Сямэньского университета.

Исследователи заявили, что планируют продолжить разработку своего устройства и его интеграцию с машинным обучением в надежде, что этот подход поможет улучшить мониторинг здравоохранения в будущем.