实现“产品系列化、运营集团化、通路国际化、服务本地化、办公智能化”
的目标，打造世界一流的智能应用及运营管理平台。
是由心脏、肌肉和大脑等生物体的生理活动产生的电信号。生物信号可以提供关于受试者健康状况、情绪和认知功能的有价值
据麦姆斯咨询报道，近日，韩国首尔国立大学（Seoul National University）的研究人员探讨了由机器学习（ML）驱动的可穿戴生物信号传感器的变革性进展，重点关注了四种值得注意的生物信号：心电图（ECG）、肌电图（EMG）、脑电图（EEG）和光电容积描记图（PPG）。机器学习与这些生物信号的整合，在各种医疗监测和人机界面应用中取得了显著突破。这些由机器学习驱动的集成传感技术为医疗监测和人机交互开辟了新的途径，塑造了医疗保健的未来。相关研究成果以“Recent Developments and Future Directions of Wearable Skin Biosignal Sensors”为题发表在Advanced Sensor Research期刊上。
ECG已经成为一种测量心脏电压信号的强大技术，能够对心律失常等心脏疾病进行无创诊断。机器学习技术的整合，彻底改变了ECG分析，实现了自动心跳分类和准确的疾病检测。可穿戴ECG设备与物联网IoT）系统相结合，可提供持续的实时监测，而深度学习模型则提高了分类精度。除了心跳分类，基于机器学习的ECG分析还实现了中风预测、癫痫发作检测、睡眠呼吸暂停识别、压力检测、情绪识别和基于安全目的的生物识别。这些进步显著改善了心脏保健，促进了早期检测、精确诊断和个性化干预，以获得更好的病患治疗结果。
EMG技术在运动医学、康复、修复、工程学和神经肌肉疾病的诊断中有着广泛的应用。机器学习的最新进展为使用可穿戴EMG传感器的人机界面（HMI）应用开辟了新的可能性。可穿戴EMG传感器的设计已经发展到增强可穿戴性和便携性，从而能够连续监测和分析肌肉活动。应用于EMG数据的机器学习算法有助于对运动进行实时预测和分类，从而在康复、修复和虚拟现实界面中得以实际应用。手势识别、人工喉语音识别和下肢活动分析是整合机器学习EMG的重要HMI应用。
除了HMI，整合机器学习的EMG在诊断各种疾病（比如眼睑痉挛和磨牙症）以及区分帕金森病和原发性震颤方面也显示出了前景。面部EMG分析也被用于情绪识别、面部活动模式分类和饮食分析。这些多样化的应用展示了可穿戴EMG传感器和机器学习在各种医疗保健领域的潜力，有望改善诊断、客观情绪评估和个性化医疗保健解决方案。
机器学习驱动的EEG代表了一种超越传统临床应用的理解和利用大脑活动的变革性方法。机器学习算法的整合能够对EEG数据进行分析，以检测与特定任务、认知功能和情绪状态相关的模式，从而在心理学、神经学、人机交互、营销和广告等领域开辟多种应用。此外，EEG驱动的机器学习模型在脑机接口（BCI）技术中具有很大的前景，能够为严重身体残疾的个人提供帮助，并提高他们的生活质量。由机器学习驱动的EEG的成功取决于广泛且精确的数据集的可用性以及EEG设备的可穿戴性，这可以随着表皮材料、处理能力和无线技术等技术的进步而进一步改善。
整合机器学习的PPG在心血管和呼吸系统疾病的诊断和监测方面取得了显著进展。PPG的非侵入性，加上其便利性和更高的准确性，使其成为医疗环境中有价值的工具。机器学习算法增强了对PPG信号的分析，使信号处理和特征提取更加准确，从而能够从PPG信号中获得更广泛的生理信息。机器学习模型已经证明了通过PPG信号检测和分类异常症状的能力，为早期发现健康问题和改善患者预后提供了可能。机器学习驱动的PPG已成功应用于检测失血、测量心率和识别心律失常，展示了其在各种医疗场景中的多功能性。
此外，PPG技术有望用于估计血压和检测心血管疾病，进一步扩大了其在医疗保健领域的潜在应用。PPG与机器学习的整合也展示了在测量血糖水平、监测压力和进行家庭睡眠监测方面的潜力。在机器学习的推动下，PPG技术的这些前沿进步为个性化和非侵入性医疗保健解决方案提供了令人兴奋的前景，最终有助于改善患者护理和福祉。随着这些技术的不断发展和成熟，它们在改善医疗保健成果和提高个人生活质量方面的潜力越来越明显。
总之，机器学习和可穿戴技术与四种值得关注的生物信号（ECG、EMG、EEG和PPG）的整合应用，为医疗监测和人机交互的各个领域带来了变革性的进步。机器学习驱动的医疗技术的进步提供了更好的医疗保健、早期疾病检测和个性化治疗。此外，生物信号的潜力超越了诊断，为检测情绪状态或压力水平提供了见解，并作为安全目的的生物识别器。进一步的研究和技术进步对于充分发挥这些集成技术的潜力并为医疗监测和人机交互的新时代铺平道路至关重要。