2019年G狀病毒疾病(COVID-19)已成為一種大流行病，感染病毒后臨床表現癥狀嚴重。像COVID-19這樣的大規模流行病對世界衛生系統提出了前所未有的要求，J大地沖擊了醫療系統，并以前所未有的方式嚴重威脅著。雖然前線人員在檢測病毒、提供治療和開發疫苗方面作出了巨大努力，但也需要審查處理疾病出現、阻止其傳播、特別是預防疾病戰略的技術和系統。可穿戴設備可以將基本生命體征與臨床癥狀學結合起來，在COVID-19感染的早期預警中發揮至關重要的作用，以進行測試有可能感染的人，檢測被隔離、隔離或突然惡化的人，特別是無癥狀的人，并遠程監測與COVID-19相關的非患者，以便優先使用和分配資源，減少交叉污染。

在COVID-19的所有臨床表現中，有三種原發性G狀病毒癥狀：一)呼吸窘迫，呼吸急促，二)發燒，三)咳嗽。其臨床特征是：I)呼吸頻率(RR)≥每分鐘20次呼吸(Bpm)，II)溫度≥38°C，III)脈沖速率>每分鐘100次，用聽診器獲得數據。因此，進行呼吸評估、心血管監測和其他參數或指標評估，如溫度和咳嗽篩查可以檢測任何可疑病例或惡化。近期IEEE Reviewin Biomedical Engineering發表了“Wearable sensing andtelehealth technology with potential applications in the Coronavirus pandemic”文章，主要闡述了以上三個方面：1)適合于監測G危人群和檢疫人群的可穿戴設備，用于評估護理人員和管理人員的健康狀況，并促進進入醫院的分類過程；2)用于檢測疾病和監測臨床情況，傳感系統可以檢測相對較輕癥狀的患者突然惡化時的情況；3)遠程保健技術，用于遠程監測和診斷 COVID-19和相關疾病。

圖1 可穿戴設備在不引人注目的傳感器和遠程保健系統在流行病期間的應用場景(上面的一些原始設計概念是從R.Pettigrew博士2012年在科學院舉行的IEEE生命科學大挑戰會議上的演示中借用的)[1]

 

2、檢測呼吸的可穿戴設備

COVID-19主要被認為是一種呼吸系統疾病。肺部可能發炎，導致呼吸困難；此外，它還會導致肺炎，肺內肺泡的感染，血液交換氧氣和二氧化碳[2]。可穿戴設備能夠提供無創和持續的評估和監測患者的呼吸功能或參數，包括SpO2、RR和肺音。

 

2.1 氧氣飽和

氧飽和度(SpO2)是衡量血紅蛋白飽和氧的百分比，是呼吸功能和人體整體生理狀況的標志。隨著COVID-19病毒的進化，導致肺部可以充滿炎癥物質和液體，氣囊變得發炎，阻礙了它們通過氧氣進入血液的能力，可能導致缺氧和即將到來的器官損傷。正常健康的人能夠達到95%-100%的SpO2水平，但有健康問題或呼吸窘迫的患者的水平可能會降低。SpO2是COVID-19患者分類的重要指標。世衛組織的指導方針建議，SpO2大于94%的患者可以在家庭得到護理。

圖2 商業可用可穿戴脈沖氧計

雖然商業上可用的脈沖血氧測定的使用是廣泛的，但這種可穿戴技術仍然存在，諸如運動偽影和G功率消耗等常見問題，這是長期遠程健康應用的關鍵挑戰。近幾十年來，一直在努力解決這些挑戰。為了減輕運動偽影的影響，Yan和Zhang開發了一種使用小相關離散飽和變換來估計SPO2的算法，當信號質量較低時，該算法比臨床驗證的運動抗算法離散飽和變換具有更好的性能[3]。Mendelson等人，研究了一種多通道反射脈沖血氧計，它被證明是有效的魯棒噪聲消除與PPG信號同時從每個信道獲得[4]。Chacon等人研究了一種無線可穿戴脈沖氧計，它與一種新的數據相關的運動偽影裁剪算法集成在一起，被證明是一種有效的連續監測SpO2的方法[5]。哈維等人近的另一項研究開發了一種基于PPG時頻分量的算法，該算法被證明具有運動偽影和低氧水平的SpO2測量精度為96.76%[6]，此外還研究了提G脈沖氧法能量效率的潛在解決方案。Haahr等人的研究提出了一種采用環形背面硅光電二J管的貼片SpO2監視器，可以降低血氧計傳感器的功耗[7]。而Kim等人，研究了柔性可穿戴無電池脈沖氧測定法，該法采用具有近場通信技術的新型材料進行電源[8]。近，Lee等人設計了一種具有柔性有機LED和有機光電二J管的反射貼片式血氧計，與典型的LED和探測器相比，具有超低功耗[9]。隨著運動偽影和節能問題的充分解決，具有J低功耗的魯棒可穿戴脈沖氧計將在像COVID-19這樣的大流行病中具有巨大的應用潛力。

2.2 呼吸頻率

呼吸頻率(RR)是監測疾病進展的重要生命體征。與SpO2、HR和體溫一起，RR是評估呼吸疾病嚴重程度的臨床特征之一，例如，嚴重呼吸窘迫患者的RR大于30呼吸/分鐘，可發展為ARDS。此外，RR可能是COVID-19的重要預后因素。一項對武漢市COVID-19成年住院患者的回顧性隊列研究表明，63%（54人中的34人）死于該疾病的患者每分鐘的RRG于24次呼吸，而16%（22人）137)幸存者[12]。因此，用可穿戴設備和不引人注目的傳感系統去實時和連續地測量RR對于監測COVID-19的進展非常重要，能夠識別病情惡化，評估對治療的反應，以及評估是否需要改變臨床護理。

通過傳感器技術，包括熱、濕度、聲學、壓力、電阻、電感、加速度、肌電圖和阻抗。具有這些傳感器的可穿戴設備可以安裝到胸帶中，再連接到胸帶[13-16]，或者應用于皮膚[17,18]，以及其他連接方式。

基于氣流的方法依賴于呼出的空氣更溫暖，濕度更G，CO2比吸入的空氣更多。因此，RR可以通過檢測來測量 溫度、濕度和CO2的變化。氣流感應的方法通常需要一個傳感器連接到氣道。傳感器可以是熱敏電阻、濕度傳感器或CO2檢測溫度/濕度的傳感器吸入和呼出空氣之間的2次變化。例如，Liu等人。設計了一種基于熱對流效應的柔性表皮呼吸傳感器，該傳感器具有較G的熱靈敏度，通過將傳感器安裝在上唇上方，可以很好地捕捉各種呼吸模式[18]。Dai等人開發了一種聚電解質濕度傳感器，可以集成到面罩中，這是在目前的大流行中廣泛使用的[19]。但是，使用面罩進行監測仍然會對用戶造成干擾，傳感器的位移可能會影響精度。

2.3 肺音

傳染性疾病和非傳染性疾病都會導致肺中空氣和液體水平的異常。疾病引起的結構改變導致通過胸腔的聲傳輸頻率的改變。不定呼吸聲根據其頻譜-時間特征和位置被分為幾種不同的類型。常見的類型包括多種肺部病理和損傷導致不定的呼吸聲和/或改變聲音傳播途徑，具有光譜和區域不同的影響，如果適當量化，可以提供關于創傷或疾病的嚴重程度和位置的額外信息。對于COVID-19，目前缺乏對呼吸聲的臨床研究，一項研究通過肺部聽診對證實COVID-19的患者進行了肺音調查，并表明所有患者(n=10)都被發現有異常的呼吸聲。這表明肺音可能被用作可疑和無癥狀患者的簡單篩查方法。

 

3、檢測心血管的可穿戴設備

雖然COVID-19常見的臨床表現以呼吸癥狀為主，但COVID-19可顯著影響心臟功能，導致心肌損傷，并可能對心血管系統造成慢性損害。一項隊列研究報告說，19.7%的COVID-19患者(n=416)在住院期間有心臟損傷[24]；另一項研究發現，27.8%的患者有心肌損傷，導致心功能不全和心律失常[25]。SARS-CoV-2所致心血管損傷的機制尚不清楚，但可能涉及呼吸衰竭和低氧血癥引起的心臟應激增加，心臟和血管內襯富含ACE2受體的病毒攻擊引起的直接心肌感染[26]全身炎癥反應引起的間接損傷。

3.1 心電圖監測CVD和COVID-19患者

心電圖是一種診斷工具，通常用于評估心臟系統的電和肌肉功能，記錄心臟的節律和活動。心電圖及其衍生HR可為無癥狀個體CVD篩查、CVD診斷和COVID-19治療風險評估提供有價值的信息。合并心血管損傷的COVID-19可能通過心電圖改變間接反映.. 在COVID-19患者中，心電圖異常包括ST段抬G和多灶性室性心動過速。此外，目前經驗性使用的藥物治療COVID-19可能有副作用和藥物相互作用，例如氯喹和羥氯喹已知會延長QT間期，這可能導致致命的副作用[28]。因此，需要密切監測心電圖的COVID-19患者QT延長藥物[29]。此外，基于可穿戴的遠程心電圖監測，而不是醫務人員的標準生命體征檢查，可以通過減少工作人員與病人的接觸來減少交叉感染。

 

3.2 持續血壓監測

血壓是反映心腦血管功能的重要生命體征之一.. G血壓，被稱為G血壓，是心血管疾病發病率和死亡率的主要危險因素，每年占全世界1000多萬個基本上可以預防的死亡[30]。對5700名COVID-19患者的研究表明，G血壓是常見的共病（3026(56.6%)患者)，其次是肥胖(1737(41.7%)患者)和糖尿病(1808(33.8%）患者[31]。這些研究表明，血壓不健康的的人中，遭受COVID-19嚴重并發癥的風險更G。近的一項包括44672例確診病例的研究進一步表明，G血壓（6.0%）和CVD（10.5%)的病例死亡率明顯G于沒有患G血壓者(0.9%）[32]。

4、臨床癥狀監測的可穿戴設備

有研究報道，COVID-19的主要臨床表現為發熱（90%以上病例)，咳嗽(75%左右)和呼吸困難(G達50%）[42]。這三個癥狀也是主要的臨床特征，結合流行病學風險，以篩選可疑的COVID-19患者。除了上述呼吸評估外，還需要監測溫度和咳嗽情況，以便在家庭和公共場所等非醫療環境中篩查疑似病人，并監測經證實的病例，以隨時間了解病情的發展。檢測這些常見的臨床表現的COVID-19可以通過先進的可穿戴設備。在這一小節中，我們將回顧可穿戴溫度監測和咳嗽檢測技術的新進展及其在早期控制COVID-19大流行中的潛在應用。

 

4.1 溫度

Han等人設計了一種像柔性溫度傳感器一樣的皮膚，它使用電阻溫度計探測器，結合近場通信技術，實現無電池和無線連續監測表面體溫，可能在身體的任何地方[43]。Huang等人研究了一種雙熱流法，并開發了一種可穿戴式測溫儀，該測溫儀可以通過佩戴帶有內置溫度計的頭帶來測量核心體溫，與金標法相比，測量誤差小于0.1°C[44]。近，Atallah等人研究，從泡沫基柔性溫度計，可以附加在耳朵后面，以實時測量核心體溫。

國內近期由清華大學計算機系、智慧城市建設工委、中關村國際軟件協會與浙江金開物聯網科技有限公司合作，專門針對群體性封閉場所（如學校、工廠、寫字樓等）研發了基于測溫手環的物聯網系統。通過手環準確測溫，以（4G/5G)物聯網數據采集器為支撐，云端自動記錄群體溫度信息，自動生成體溫報表反饋給主管人員，為長期可靠的安全防疫提供了技術支撐。

4.2 咳嗽監測

干咳是COVID-19的典型體征和癥狀之一。感染COVID- 19的人咳嗽時可能會傳播這種疾病。由于咳嗽是感冒和流感等其他病毒疾病的常見癥狀，人們可能不會特別注意這種對身體狀況的警告。對于COVID-19，持續監測咳嗽有助于COVID-19的篩查和臨床診斷，提G個人對疾病的認識。咳嗽信號通常是通過音頻或機械傳感器獲得的，該傳感器可以分別檢測咳嗽聲或咳嗽引起的振動。這些傳感器包括可以可穿戴或放置在用戶附近的麥克風，或壓電換能器和G靈敏度加速度計，可以放置在喉部或胸部區域[49-51]。利用機器學習分類算法等音頻信號處理和識別方法，可以自動識別咳嗽[50]。為了應對COVID-19危機，Imran等人。開發了一種基于混合深度學習和經典機器學習算法的“AI4COVID-19”應用程序，通過使用手機獲取的2秒咳嗽記錄來檢測COVID-19咳嗽。它顯示了區分COVID-19咳嗽和非COVID-19相關咳嗽的能力，準確率超過90%[52]。通過智能手機獲取音頻信號，Monge-Alvarez等人。利用一個具有k近鄰分類器的魯棒特征集進行自動咳嗽檢測，并在不同環境中顯示出88%和99%的咳嗽檢測的靈敏度和特異性[53]。