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        加速啟動呼吸監測技術 引進智慧穿戴新未來

        作者:愛美科 時間:2021-10-07 來源:CTIMES 收藏

        比起心臟監測,的研究受到較少關注,在消費或醫療應用上的技術創新也沒那么多。究竟新冠肺炎疫情能不能推進的未來發展,在醫療裝置和藥物廠商的開發進程被列為優先考慮呢?

        愛美科互聯醫療解決方案(Connected Health Solutions)研究計劃主持人Carlos Agell表示:「提供一套好的穿戴式平臺,對患有慢性阻塞性肺病(COPD)和氣喘的病人來說,會是一大進展。」

        他指出,至于這些穿戴式裝置能不能用于影響呼吸道的病毒或細菌傳染疾病(例如當前的Covid-19疫情),目前還在確認。不過有件事可以確定,那就是普遍的呼吸監測系統能夠實現在居家環境搜集客觀資料,而且必要時還可以長期進行。

        「穿戴式裝置可以作為偵測個人健康狀態變化的早期預警系統,從這個觀點來看,用來追蹤呼吸參數和血氧飽和濃度的穿戴式醫療貼布,可能會是未來全球性流行疾病防疫策略的其中一項標準構件。」Agell說道。

        樂觀來說,疫情只是一時的,但很多呼吸道疾病都是慢性問題,影響病患的日常生活。想想看,對COPD患者或是夜間氣喘發作的孩童來說,病情惡化會是多么龐大的負擔,加上,目前全球其實有上百萬的人口正苦陷于這些疾病,這對經濟的影響也甚巨。因此,全新的監測技術和改良療法的重要性都不容小覷。

        領域現況:從問卷到間接性醫療檢測
        為了檢查呼吸道疾病患者的健康狀態,例如COPD、肺纖維化、囊性纖維化和氣喘,目前醫院靠的是一些標準化的醫療檢測,來診斷或追蹤疾病并規劃療程。

        常見的呼吸道檢測:

        .肺計量(spirometry)

        現在最常見的肺功能測試,能夠測量吸吐氣量和速度,必須讓病患對專用裝置呼吸空氣來進行,因此既不實際也無法連續。

        .脈搏血氧飽和度

        可以監測病患血液內的氧氣飽和度,必須套上指夾式血氧儀來測量,并不適合作為臨床情境之外的長期監測方案。

        .肺部掃描能

        夠協助診斷特定的肺部疾病,但必須在醫療院所進行,還需要專業器材和受過專業訓練的技術人員。

        Carlos Agell指出:「這些檢測大都有個缺點,就是必須由經過完整培訓的專業人員執行,通常無法進行連續性監測,而且病患也經常感到不適。」

        愛美科深信,穿戴式科技可作為居家醫療監測的輔助工具,近期進行的COPD患者研究顯示穿戴式科技對改善這些病患生活的發展潛能。
        病患離院后或是居家時的狀態如何?醫生必須透過問卷才能得知這些訊息。一般情況下,病患會低估他們的健康狀態,或是根本不記得一周或是一個月前的感受。因此,藉由持續監測病患日常生活,取得客觀資料,可以提供復診醫療咨詢莫大幫助。

        雖然說現在有不少建設性的科技發展,像是密切關注病患居家狀況的數字助理(digital assistant),例如鎖定COPD患者的荷蘭居家健康監測平臺Luscci,或是其他遠距醫療應用,但要監測病患,尤其是在醫院以外的場景進行,其實還有很大的進步空間。

        跨域整合:呼吸監測技術創新的關鍵
        半世以來,愛美科為了監測不同的健康參數,不斷研究穿戴式裝置。Agell表示:「愛美科團隊具備電子學專業背景,首要發展重點就是芯片設計與系統整合、低功耗運作以及無線通信。現在,我們更整合了算法開發和機器學習,并連手臨床界的伙伴與患者進行小規模試驗,進一步驗證系統與算法,識別新興應用與系統規格需求。」

        愛美科確信,任何依據新興生物指標開發的新技術都必須經過科學方法驗證,為此,他們與醫療機構合作,并將研究成果發表在先進的科學出版物與會議紀錄中。

        「這項研究動員了約莫60名研究人員,橫跨芯片設計到算法開發、生醫與數據科學領域。正因為難得整合了如此廣泛的專業能力,因此帶來了卓越的研究成果與眾多的科學發表,并成功建立了不少跨界合作,例如業界的三星和飛利浦2020年收購的美國生技公司BioTelemetry,還有臨床界的比利時東林堡醫院(ZOL)和荷蘭拉德堡德大學(Radbound University)。」Carlos Agell進一步說明。

        「我們的目標是成為醫療裝置和藥廠的一站式服務據點,與他們一同研究特定組件或完成應用開發,或是授權我們的軟硬件。」他說道。

        過去幾年,愛美科持續搜集了不同應用領域的專業知識,像是壓力管理、心衰竭和癲癇等,而呼吸監測更被他們列為研究要點,主要因為這塊領域對醫療產業或病患來說,都將獲益良多。

        實例分析:持續性且穿戴式監測COPD患者
        病患研究
        西班牙加泰隆尼亞生物工程研究所(IBEC)的生醫訊號處理與判讀

        研究團隊(BIOSPIN)與比利時東林堡醫院(ZOL)的胸腔科,近期共同進行了一項研究,在COPD病患身上測試一項呼吸監測技術。

        愛美科首席科學家Willemijn Groenendaal表示:「COPD是全球主要死因之一,目前診斷與評估該疾病的嚴重程度,需要透過一項肺計量檢測,并輔以問卷獲取的信息。但這些進行這些檢測會有時間間隔,加上問卷也較主觀,對臨床狀況較為復雜的COPD患者來說,現行方法并不理想。」

        愛美科偕同其他研究團隊,展示了胸腔生物電阻抗和肌電圖測量方法的發展潛力,不僅舒適度更高,而且更不具侵入性。這是他們首次與COPD患者進行臨床試驗,并整合了生物阻抗與肌電圖分析,藉此證明這些測量方法用于非干擾性呼吸監測的應用可行性。

        在醫院臨床上,該研究團隊利用一套愛美科開發的穿戴式研究用原型裝置,用來測量生物阻抗,并以桌上型裝置輔助判定肌肉訊號,包含肌電圖和肌動圖。將來這些測量方法可以結合到單一的穿戴式裝置。這項研究的目標則是先探索這些訊號對COPD患者的影響力。

        Carlos Agell表示:「我們開發了四款臨床試驗的醫療裝置作為24小時全年無休的數據搜集平臺,提供我們研究病患使用。裝置規格包含了醫療貼片和手環,能讓我們以使用者友善的方式搜集原始數據,甚至可在病患和使用者進行日常活動的真實世界中進行。2018年我們針對壓力偵測進行的SWEET研究就是在真實世界完成試驗的絕佳例證,那項研究也搜集到了全球最大的壓力相關數據集。」


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        圖一 : 愛美科臨床試驗裝置,從左至右:可拋棄式舒適醫療貼片、

        南丁格爾可重復使用的彈性多訊號裝置、愛美科開發的醫療穿戴式原型裝置Chill+心理健康平臺、心臟監測智能手表。

        演算發開發
        從COPD病患身上,該研究利用愛美科研究用裝置和標準的有線數據搜集系統來獲取數據,接著開發算法來理解這些數據。

        Willemijn Groenendaal接著說明他們通常會開發的三種算法:

        .訊號層算法

        花費大量演算力的目的就是將正確可用的數據從不可用的偏誤資料中分離出來。舉例來說,在病患處于靜止狀態下取得的數據,會比處于劇烈動作下得來的還要可信得多。為此,我們研發了訊號質量指針算法,為執行其他算法把關。針對COPD患者的使用案例,這就涉及了生物阻抗、肌電圖和肌動圖的訊號質量。

        .數字生物指針層算法

        下一步,我們會進行特征提取,主要是把取自單個或數個生理系統的信息提取出來。例如,心率是從心電圖(ECG)提取出來的特征,以COPD病患為例,我們會開發算法來計算吸氣時間、吸氣時間比、呼吸頻率和吸氣量,但在這階段,這些特征只能顯示病患健康的片面狀態。

        .應用層算法

        在這階段,我們會整合多個生物指針、生理系統和身體子系統(心臟、呼吸系統和運動系統等)的數據,以針對特定疾病做出決策。以COPD研究為例,我們可以根據整合生物阻抗和肌動圖的新興方法,將病患分為三種「嚴重程度」組別。這些新興指標未來也能用來持續性監測該疾病的進展,實現居家的遠距醫療。但在此之前,當然還是需要進一步研究和開發。

        我們在第二和第三階段導入了人工智能技術。因此,我們會聚焦在可提供解釋的白箱AI,因為我們認為醫師必須理解為何系統做出某項決策,才能在必要時介入。所以說,我們的研究團隊也勢必要納入生醫領域的專家,并和臨床界合作,外加算法的開發人員

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        圖二 : 要實現真正可靠的智能穿戴監測系統需要三種算法。圖為COPD使用案例的三大階段算法。

        芯片與系統設計
        為了開發真正緊湊且舒適的穿戴式監測裝置,芯片與系統設計也是關鍵。事實上,這是愛美科主要的研究項目之一。

        Carlos Agell表示:「我們開發的穿戴式醫療平臺,其核心是全面整合以電池供電的無線傳感器中樞(sensor hub),它不僅可以同步測量多個參數,例如心電圖(ECG)、光體積描記圖(PPG)和生物阻抗(BioZ)等,消耗的功耗也很低,這對持續性監測運作來說相當重要,甚至還具備高度的安全等級。」

        至于封裝這些呼吸傳感器的裝置規格,其實選擇相當彈性,像是可拋式或可再用的醫療貼片、胸扣帶、項鏈或智慧衫,甚至還能與床墊、辦公椅貨車座椅整合,可以根據特定應用設計。但不變的原則是讓病患感到舒適,這樣才能確保獲得采用。

        結語
        透過這套全方位的研究方法,開發出能以非侵入式方式持續搜集客觀數據的穿戴式監測技術成為可能,穿戴式裝置為呼吸道疾病患者開拓了更美好的未來,包含了多個面向:

        .在病患離院返家時提供專家連續性數據,在這種關鍵時刻維持密切關注。這也能有助于縮短住院時間。

        .提供醫師病患居家時的客觀且可靠的數據,在復診追蹤時協助咨詢。

        .在家監控病患,當病患狀況惡化時對專家發出預警。

        ﹒擴大規模掃描個人呼吸道狀態,再利用這些數據,結合其他醫學測量與醫師專業知識,進而診斷出呼吸道疾病的輕微癥狀。

        ﹒用于臨床試驗以評估新藥功效,包含隨機對照試驗和搜集真實世界數據。

        ﹒在制訂療程時偵測個別病患的服藥效用。

        Carlos Agell表示:「目前的穿戴式感測裝置比前幾代還要更可靠、更智能和更容易使用。因此,可以用于研究,進一步獲得針對特定疾病數字生物指針的深入洞見。未來,或許呼吸道特征可以與其他生命征象結合,用來顯示特定病患的壓力或疼痛等級指針,或是偵測像是癌癥病患或憂郁癥患者的整體健康狀態,應用范圍廣泛,發展潛力無窮。」

        除了電子學和算法持續發展,還有病患研究提供輔助,此刻就是開發、制造和應用這些智能感測解決方案的最佳時機,提升眾多呼吸道疾病患者的生活質量。

        (本文由愛美科授權提供;作者為Carlos Agell1、Willemijn Groenendaal2為愛美科1互聯醫療解決方案研究計劃主持人、2首席科學家暨研究計劃主持人)


        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202110/428659.htm


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