UNIST开发基于片上AI的“智能胸部贴片”……功耗降低83%、心律失常诊断准确率超90%
同步分析生物信号与气体信息……通过Anvix Lab推进商业化
韩国研究团队开发出一款基于人工智能（AI）的可穿戴贴片，不仅能实时分析心电图、血压等生物信号，还能监测周边有害气体，并自主判断异常征兆。其特点是采用“片上AI”技术，无需将测量数据发送至外部服务器，而是在贴片内部直接完成分析，在大幅降低功耗的同时实现长时间佩戴。
蔚山科学技术院（UNIST）30日表示，电气电子工程系Kim Jaejun教授与机械工程系Jeong Hunui教授研究团队开发出一款胸部贴附式贴片，可同时感知心电图、血压、血流、心音等生物信号及周边有害气体，并即时判别心血管疾病与危险环境。
研发的健康监测胸部贴附式贴片原型。可同时测量心电图、血流、呼吸、心音、有害气体等5种信号，并可将测量结果实时传输至外部设备。采用低功耗电路、片上运算技术和提升皮肤黏附力的粘附技术制成。研究团队供图
View original image该技术有望作为新一代可穿戴健康护理平台，不仅可在医院外持续管理高血压或心律失常患者的健康状态，还可同时监测在密闭空间作业的劳动者是否暴露于有害气体。
无需传输数据，AI在贴片内直接分析
以往可穿戴设备通常采用先将测得的生物数据传输至智能手机或服务器，再由AI进行分析的方式。但这一过程中通信耗电较大，且存在数据传输延迟或通信故障等局限。
为解决这一问题，研究团队将AI运算电路直接集成到贴片内部。传感器采集的数据会在芯片内即时分析，随后仅将最终判断结果通过蓝牙传输出去。
由于无需持续传输原始数据，因此可大幅减少通信功耗和延迟时间，也能够对多名佩戴者进行远程同步管理。
尤其是，贴片采用了用于特征提取的多区域卷积神经网络，以及用于分类的模拟神经网络等片上AI架构，可实时执行高血压诊断、心律失常检测和有害气体分类等任务。
在实际性能评估中，该设备对高血压和形态学心律失常的诊断准确率超过90%，有害气体混合物分类准确率达到92.46%。
光学传感器功耗降低83%……可长时间佩戴
研究团队还解决了可穿戴设备最大的课题之一——电池问题。团队着眼于用于测量血流的光电容积脉搏波传感器在整个系统中耗电最高这一点，开发出RPT-PW（R-peak Triggered PPG Windowing）技术。
该方式是根据心电信号，仅在必要时刻选择性启动光学传感器。结果成功将光学传感器部分的功耗较以往降低约83%。
贴片的粘附面采用微结构技术，即使在粗糙皮肤上也能稳定附着，同时在取下时可轻松剥离且不留残留物。
Kim Jaejun教授表示：“此次研究将低功耗传感技术与片上AI结合，实现了可同时监测生物信号和周边环境的新一代可穿戴平台。预计未来可广泛应用于医院外的日常个性化健康管理以及产业现场安全管理等领域。”
另一方面，此次研究成果预计将刊登于电路设计领域顶级学术期刊《IEEE Journal of Solid-State Circuits》7月刊。
研究团队共同创办的Anvix Lab已接受技术转让，正推进基于片上AI的生物电子贴片平台商业化。
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