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  在全世界范圍內(nèi)，近10億人正受到聽(tīng)力、視力、語(yǔ)言功能或身體殘疾等疾病和殘障的困擾。與此同時(shí)，隨著老齡化進(jìn)程的加劇，世界人口的22%將在2050年邁入60歲大關(guān)，為醫(yī)療系統(tǒng)帶來(lái)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在這種情況下，輔助物理治療（APT）設(shè)備將會(huì)在他們的日常生活中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用：作為一種適應(yīng)性和康復(fù)性設(shè)備，APT旨在減輕殘疾人在執(zhí)行認(rèn)知、溝通、識(shí)字和移動(dòng)等任務(wù)方面的影響，針對(duì)每個(gè)人獨(dú)特的健康狀況來(lái)制定針對(duì)性的輔助服務(wù)，并基于貼身傳感器的數(shù)據(jù)分析得出最優(yōu)化的治療方案，可以適應(yīng)兼具多功能和便攜性的應(yīng)用市場(chǎng)需求。

  隨著世界進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和5G技術(shù)的時(shí)代，APT設(shè)備變得更加互動(dòng)，并有可能以每人每天千兆字節(jié)的水平不斷提供用戶生成的數(shù)據(jù)。面對(duì)從如此宏大的數(shù)據(jù)體系中萃取有效參數(shù)的任務(wù)，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）或許可以大展身手。目前在人工智能技術(shù)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的前沿是深度學(xué)習(xí)，用于以對(duì)大量的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和處理。深度學(xué)習(xí)算法作為一種可以模仿人類認(rèn)知過(guò)程的算法，可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)則，并自動(dòng)改善學(xué)習(xí)過(guò)程。機(jī)器學(xué)習(xí)還可以優(yōu)化傳感器網(wǎng)絡(luò)，監(jiān)測(cè)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)信號(hào)。此外，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以為物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算系統(tǒng)壓縮和恢復(fù)數(shù)據(jù)，從而提高傳感器數(shù)據(jù)收集和處理的傳輸效率，由此可以通過(guò)不完整的信號(hào)為APT設(shè)備檢索到最準(zhǔn)確的信息。

  此外，大多數(shù)傳統(tǒng)的APT設(shè)備正在被為電池供電問(wèn)題所困擾：由于電池的功率密度低、壽命有限、重量大且有可能被污染，它們不但會(huì)阻礙APT設(shè)備的小型化和便攜性，反而會(huì)進(jìn)一步增加殘障人群的負(fù)擔(dān)。此外，與電池有關(guān)的環(huán)境問(wèn)題、電力成本、充電時(shí)間和節(jié)點(diǎn)維護(hù)也不容忽視。為了解決這些問(wèn)題，自供電的電子APT設(shè)備提供了嶄新的思路：利用生物力學(xué)的能量轉(zhuǎn)換，通過(guò)產(chǎn)生的電信號(hào)來(lái)測(cè)量生物力學(xué)運(yùn)動(dòng)。它們可以通過(guò)使用電信號(hào)曲線來(lái)跟蹤和記錄生物標(biāo)志物的動(dòng)態(tài)變化，如聲音振動(dòng)信號(hào)、脈沖信號(hào)以及運(yùn)動(dòng)信號(hào)等。自供電的傳感器，如壓電、摩擦電、磁彈性和電磁傳感器都可以實(shí)現(xiàn)規(guī)模化生產(chǎn)以降低成本。此外，一些自供電的傳感器可以在惡劣的分布式環(huán)境中使用，從而減少更換電池的維護(hù)成本。由于這些原因，自供電的傳感器非常適合機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)傳輸，為APT設(shè)備的發(fā)展提供了新的動(dòng)力。

  這篇文章首先介紹了不同類型的自供電APT設(shè)備的工作原理，包括壓電、摩擦電、磁彈性和電磁傳感器，并描述了APT設(shè)備中采用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并從材料創(chuàng)新、功能系統(tǒng)設(shè)計(jì)和算法的角度強(qiáng)調(diào)了APT設(shè)備的每個(gè)自供電傳感器類別。最后描述了未來(lái)APT設(shè)備的技術(shù)困擾和潛在的發(fā)展方向。這項(xiàng)工作于2021年12月16日以Machine-Learning-Aided Self-Powered Assistive Physical Therapy Devices為題，發(fā)表在了ACS Nano上。

  原文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acsnano.1c10676

作者團(tuán)隊(duì)簡(jiǎn)介：

  陳俊，加州大學(xué)洛杉磯分校生物工程系助理教授，在UCLA建立了可穿戴生物電子實(shí)驗(yàn)室，致力于以納米技術(shù)和生物電子為基礎(chǔ)的，以智能織物、可穿戴設(shè)備和人體傳感器網(wǎng)絡(luò)為形式的，用于能源、傳感、環(huán)境和醫(yī)療應(yīng)用的研究。迄今撰寫(xiě)專著2本，發(fā)表期刊論文210篇，被引用超過(guò)22,000余次，其中120篇通訊作者發(fā)表在Chemical Reviews, Chemical Society Revies, Nature Materials, Nature Electronics, Nature Communications, Science Advances, Joule, Matter等國(guó)際頂級(jí)期刊上，目前的H因子為80。此外他還是Biosensors and Bioelectronics的副主編，也是Matter, Materials Today Energy, The Innovation, Nano-Micro Letters, ACS Nano (Rising Star Editorial Board), Nano Letters (Early Career Editorial Board)等期刊的編委會(huì)成員。被Web of science 評(píng)為全球材料科學(xué)領(lǐng)域最具影響力的研究人員之一，并2019, 2020,2021年連續(xù)入選全球高被引研究人員名單。課題組網(wǎng)站：www.junchenlab.com

  肖瀟，加州大學(xué)洛杉磯分�？纱┐魃镫娮訉�(shí)驗(yàn)室博士生。圍繞著可穿戴生物電子、智能織物、仿生材料，他已經(jīng)發(fā)表了30篇SCI論文，其中16篇是發(fā)表在Science Advances、Chemical Reviews、Advanced Materials, Trends in Chemistry、ACS Nano、Nano Letters等期刊的第一/共同第一作者，有10篇被選為期刊封面文章，2篇被 Web of Science 選為高被引論文和熱點(diǎn)論文。