目前第一代完整的呼吸音采集設備已研發完畢，完全實現呼吸活動的柔性無感持續智能監測評價和適應多場景下交互設計需求，提高醫療救護能力和應急救援能力，減輕醫療及養老行業人力與經濟運營成本，創新引領社會與經濟發展。

圖1 技術路線

【技術優勢】

(1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器

目前用于呼吸音及心音監測的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應人體胸部曲線，不適合長期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅動壓力傳感器的自供能、響應速度快和靈敏度高等優勢，設計了一種用于可穿戴式聲音監測的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實現對人體呼吸音與心音地長期、實時監測。

圖2 部分成果展示

(2) 智能呼吸音監測分析預警平臺

通過深入臨床大規模收集心音和呼吸音樣本、對病理性樣本進行學習訓練，對信號的模式識別進行研究匹配，采用人工神經網絡、支持向量機兩種識別模式，對病理性聲音特征進行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號的復雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時間發出時，樣本數據不完全相同，傳統方法容錯率與識別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數據進行分類識別和特征標定，采用人工智能算法進行測試和集訓，實現為大數據分析提供數據參考。

(3) 呼吸音智能監測預警系統的人機交互設計

通過分析多個智能呼吸音監測預警操作系統的使用場景、認知特點、輸入和輸出方式，歸納出它們在交互設計上的一般性的設計原則和設計缺陷。通過多學科的交叉，如人因功效學、設計語義學、設計美學、設計心理學等學科，進行了全面整體的交互設計研究。

圖3 智能呼吸音診斷軟件界面

圖4 臨床人員操作軟件試用

【性能指標】