第三 , 对于一些特殊病人 , 连续血压监控可以提供实时预警 。 比如 , 有过原发性脑出血病史、心衰等心脑血管基础疾病的病人 。 这类疾病的发病机制复杂 , 但是血压变化往往是一个重要的诱因 , 或者发病后典型的生理现象 。 及时有效的预警可以让病人快速自我调整状态 , 避免事态进一步严重;也可以通知朋友家人或医生 , 争取黄金抢救时间 。
在确定了连续血压测量的必要性之后 , 2011年李毅彬便正式开始进行研究 。 作为一个工科生 , 其擅长于传感器电路的设计 , “所以我最开始觉得做一个测血压的仪器很容易 , 但后面我才发现 , 这件事并非单单依靠理工学知识就能完成 。 ”
首先 , 医学知识必不可少 。 要想测量准确 , 必须要知道血压的成因 , 但其成因又相对复杂 , 与心脏血管、全身调节机制等都有关系 。 于是李毅彬团队又开始研究医学解剖学来构建模型 。
之后李毅彬又发现血流、血管壁以及血流在血液循环系统中的运动是一个非常复杂的流体动力学分析的过程 , 单纯靠工科的基础知识 , 无法解决其中的问题 。 为了突破这个瓶颈 , 李毅彬在博士研究期间专门在清华航院请教学习了相关知识 。
尽管花费了多年时间对以上三个学科进行交叉融合 , 但当产品走出实验室时 , 李毅彬又发现了新的问题——如何消除环境复杂性对测量结果的影响 。 “如果是在实验室这种稳定的环境下 , 可能我们之前的一套方案就足以支撑 , 但是当考虑到用户每次佩戴的随机性与环境的复杂性 , 测量的准确性便又会受到干扰 。 ”
这些复杂的环境问题并不能仅仅通过传统的建模来解决 , 而随着AI技术的普及 , 李毅彬团队发现 , 对于很多影响测准的因素可以通过AI大量采集数据并在一定程度上训练出一个新的模型 , 以弥补传统模型的不足 。
2020年 , 李毅彬找来合伙人魏耀广一起创立了心永科技 , 魏耀广博士毕业于美国明尼苏达大学电子工程专业 , 曾在美国IBM、微软担任高级工程师多年 , AI和算法领域经验丰富 。
传感器与算法是核心优势
当开始将产品投入产业化时 , 心永科技又面临了新的难点——行业内没有适合的传感器 。
目前心永科技产品中所应用的传感器有两种 , 分别是压力传感器与光电传感器 。 最初李毅彬以为会有成熟的传感器供应商 , 但当真正进入到行业内才发现并非如此 。
以压力传感器为例 , 传统的压力传感器大多用在检测轮胎胎压、油路管线液压上 , 据李毅彬介绍 , 之前一直没有用在皮肤上检测脉搏搏动的传感器 , 其结构、规格与传统的传感器都不一样 。
在光电传感器端 , 更常见的是PPG光电容积脉搏传感器 , 一般在智能手表、手环中用于测量心率、血氧等参数 , 这种传感器非常成熟 , 有多种波段与型号 , 通过浅薄的毛细动静脉这些信号便可以完成测量 。 但这种光电传感器对于血压的测量来说还远远不够 , 因为血压的测量需要从中提炼出多种波形的特征与形态 , 再去分析流体动力学的参数与变化 。
在市面上对于两种传感器都没有成熟解决方案的情况下 , 心永科技团队决心自主开发 , 所以在公司创立一年多的时间中 , 心永科技都在围绕传感器这项核心部件的问题开展工作 。
到目前为止 , 心永科技的传感器已经迭代了近20种结构与相关设计 , 而传感器也成为了其核心壁垒之一 。
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除传感外 , 李毅彬认为心永科技的另一项优势便是算法 。
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