随着人工智能技术的不断发展，传统的健康监测手段逐渐被更为高效、精准、智能的方式所取代。山东第一医科大学医学信息与人工智能学院宋忠乾副教授建立的生物医用柔性电子创新团队，致力于推动柔性传感器技术与人工智能的深度融合，以便于在医学领域实现更精确的健康监测、疾病早期诊断以及中医药的智能识别。

宋忠乾副教授

本文介绍宋忠乾副教授团队利用人工智能技术在中医药叶片智能化识别、脉搏与血压监测设备的研制、心血管疾病的早期诊断与筛查、人工智能交互系统等方面的创新应用。 

图1 柔性智能传感器在医学领域的相关应用探究

1. 人体皮肤组织模量和含水量智能化测量装置

人体皮肤组织模量的监测对于评估皮肤健康状况和进行临床诊断具有重要意义。团队通过使用柔性传感器和人工智能技术，可以实时检测皮肤的弹性和含水量的变化，这对于早期发现皮肤疾病或评估病理状态如水肿、炎症等至关重要。皮肤组织模量监测常采用压电、应变传感器等技术，结合计算模型分析压力和位移的变化，从而实现高精度、非侵入性的健康监测。此类技术在个性化医疗和慢性病管理中具有广泛应用前景。

2. 柔性温度自供电与智能化监测系统

提出了一种自供电温度监测平台，能够实时、持续监测孕妇下肢和周围环境的温度变化。该系统采用了自供电技术，通过嵌入鞋子的摩擦电纳米发电机从人体运动中收集能量，驱动温度传感器工作，避免了对外部电池的依赖。平台使用的单纤维温度传感器展示了超高灵敏度、快速响应和良好的生物兼容性，适用于孕妇水肿等健康监测应用。结合无线数据传输和用户接口，系统可在运动过程中实时监测并分析体温和环境温度，为孕妇提供健康保护建议。

3. 中医药叶片的智能化识别

随着人工智能技术的发展，传统的中医药叶片识别方式逐渐不能满足现代化诊断与应用的需求。在我们的研究中，团队提出了一种基于AI的智能触觉感知系统，可以高效、准确地识别中医药叶片的种类与生长阶段。该系统利用柔性触觉传感器构建智能化离电界面系统，并结合机器学习模型，通过分析叶片的形态、颜色、纹理等特征，实现了对中医药叶片的自动分类和生长阶段判断，解决了人工识别的低效率与高错误率问题。通过这种技术，我们可以更精确地识别植物的药用价值，提升中药材的质量控制水平。

4. 脉搏与血压智能化监测传感器的研制

团队开发了基于柔性传感器的智能脉搏与血压监测传感器，通过嵌入式柔性传感器的结构化设计，能够实时监测并捕捉脉搏信号，结合人工智能算法进行数据分析，从而准确识别异常心率和脉搏波形，实现智能预警。我们还针对血压的智能监测进行了深入探索，通过将深度学习与柔性电子设备结合，开发出了无创、连续监测血压的系统，不仅提高了准确性，还可以实时反馈患者健康状态，优化健康管理。

5.柔性可穿戴触觉传感器应用研究 

图2 柔性可穿戴触觉传感器应用研究

 团队设计研发了一系列柔性触觉传感器，结合人工智能技术实现了人机交互应用，包括语音识别、手写识别、运动监控、手势操控、表情识别和触摸感知。语音识别利用压力传感器检测声波振动，区分不同语音模式。手写识别结合压力传感器与信号分析，实现个性化书写识别。运动监控基于足底柔性传感器分析步态信息。手势操控通过传感器检测手指动作，实现虚拟交互。表情识别利用微表情信号识别情绪状态。触摸感知系统则能精确区分不同材料的接触反馈，提升智能交互体验。

综合来看，人工智能技术在中医药叶片智能识别、脉搏与血压监测、心血管疾病筛查与早期诊断、人机交互等领域展现了巨大的应用潜力。随着宋忠乾团队的不断研究，人工智能和柔性电子技术将为健康医疗行业带来更多创新成果，推动精准医疗的实现。