Новый сенсор из Сингапура распознает признаки стресса

Основным препятствием для использования существующих носимых устройств, таких как смарт-часы, в клинических целях являются «артефакты движения». Под этим термином понимаются помехи в сигнале, возникающие из-за сокращения мышц, трения устройства о кожу и смещения датчика. Эти шумы накладываются на слабые электрические сигналы сердца, делая невозможным точный расчет вариабельности сердечного ритма — ключевого показателя состояния вегетативной нервной системы.

Разработанная платформа MAP (Metahydrogel Artifact-mitigating Platform) решает проблему шума не только программными методами, но и на уровне структуры самого материала. Сенсор представляет собой мягкий, похожий на кожу гидрогель, в который интегрированы самоорганизующиеся наночастицы. Эти частицы образуют периодические структуры, способные механически поглощать и рассеивать вибрации тела, действуя как фильтр для физических помех в определенных частотных диапазонах.

Вторым уровнем защиты от шума служит биосовместимый электролит на основе глицерина и воды. Он контролирует скорость перемещения ионов внутри геля таким образом, что низкочастотные сигналы сердца (ниже 30 Гц) проходят беспрепятственно, а высокочастотный электрический шум от работы мышц эффективно подавляется. Такое сочетание физической и химической фильтрации позволяет очистить сигнал еще до того, как он поступит на этап цифровой обработки.

Для окончательной очистки данных система использует алгоритмы машинного обучения, которые удаляют оставшиеся неструктурированные помехи, сохраняя при этом все важные характеристики электрокардиограммы (ЭКГ). В результате устройство демонстрирует отношение сигнала к шуму (SNR) на уровне 37,36 дБ, что значительно превосходит показатели коммерческих трекеров, у которых этот параметр обычно колеблется в пределах 10–20 дБ и резко падает при движении.

Точность измерения артериального давления при использовании данного сенсора соответствует международному клиническому стандарту ISO 81060-2, а отклонение составляет не более 3 мм рт. ст. Благодаря высокому качеству получаемых данных, нейросеть способна классифицировать уровни усталости человека с точностью до 92%. Для сравнения: при обучении на данных от обычных сенсоров точность распознавания усталости не превышает 64% из-за обилия помех.

Платформа MAP обладает механическими свойствами, близкими к биологическим тканям человека. Она эластична, долговечна при многократном растяжении и обладает высокой паропроницаемостью, что позволяет коже «дышать» под сенсором. Это делает устройство пригодным для длительного непрерывного ношения в течение нескольких суток, что критически важно для мониторинга состояния водителей, пилотов и операторов сложных систем.

Исследователи успешно протестировали систему в условиях имитации вождения, где требовалось выявлять моменты перехода организма в состояние критической усталости. Помимо ЭКГ и давления, платформа показала эффективность в фильтрации шумов при записи тонов сердца, дыхания, голоса и даже мозговых волн (ЭЭГ). Это указывает на потенциал технологии для создания комплексных систем мониторинга психического здоровья, способных фиксировать ранние признаки депрессии и тревожных расстройств.

В настоящее время команда NUS работает над стандартизацией процесса производства, чтобы перевести изготовление сенсоров из лабораторных условий на промышленные рельсы. В ближайших планах — тесное сотрудничество с практикующими врачами для установления более четких корреляций между биологическими сигналами и конкретными патологическими состояниями. Это позволит превратить носимый сенсор в полноценный диагностический инструмент, применимый в клинической практике.