创新技术方案有望实现“随时随地”监测血压
——简介穿戴式无袖带血压测量技术及相关产业发展情况（下）我国心脑血管疾病群体庞大,高血压潜在人群众多,提高高血压知晓率,对于防控心血管疾病发生与发展具有重要作用,穿戴式健康设备可成为血压日常监测的重要手段。我国在穿戴式健康设备、电子信息技术等领域产业链布局不断完善,为穿戴式无袖带血压测量产业的发展提供了重要保障。
□国家药监局医疗器械注册管理司、中国生物医学工程学会编印的《医疗器械科技前沿》2023第4期 梁永波 崔谋 葛文竣 陈洪波 陈真诚
基于单一信号的无袖带血压测量技术
目前，基于心电（ECG）和脉搏波（PPG）信号的血压测量技术方案实现了穿戴式产品化，但是由于ECG信号采集具有特殊性，使用者需双手触摸同一设备形成闭环才能实现信号采集。相较于ECG信号，PPG信号的采集相对容易一些。为进一步减少血压测量方案中所采集信号的数量，研究者进一步探索了基于单一信号的无袖带血压测量方法的可行性，其中基于PPG单一信号的研究最多。研究者通过建立脉搏波数字化解析模型，研究脉搏波特征与血压的关联性信息，尝试搭建血压测量模型。
Khalid SG于2018年使用单个PPG传感器，通过多元线性回归、支持向量机和决策树回归三种方法估计血压。该研究提取了5个脉搏波特征来计算血压，包括脉冲面积和脉冲上升时间等特征。结果表明，使用回归树算法进行血压预测的准确性相对较高，误差较小。
2019年，Tanveer MS等人提出了人工神经网络-长短期记忆模型，研究直接将预处理好的PPG信号输入ANN-LSTM模型，以提取必要的形态学特征。该模型由两个部分组成，第一部分使用人工神经网络从PPG波形中提取必要的形态学特征，第二部分使用LSTM层解释所提取特征的时域变化，大大提高了从原始PPG数据中提取特征的效率。该研究的结果显示，采用这种方法测得的收缩压精度达到了1.10±1.56mmHg，舒张压精度达到了0.58±0.85mmHg。
Athaya T和Choi S在2021年提出了一种独特的U-net深度学习方案，用于根据手指PPG测量动脉血压。研究结果表明，该方法在使用100个受试者的记录时，对收缩压和舒张压的估计标准偏差分别为4.42 mmHg和2.92mmHg。
Rong M等人提出了一种针对PPG信号基于多类型特征融合神经网络的血压预测模型。该模型包括两个卷积神经网络（CNN）用于提取PPG信号的形态特征和频谱特征，以及一个双向的长、短周期记忆（BLSTM）网络用于训练PPG信号的时间特征。这些特征通过特定的融合模块进行融合，以建立融合特征与血压之间的隐性关系。该模型收缩压和舒张压标准偏差（STD）和平均绝对误差（MAE）分别为7.25mmHg与5.59mmHg,以及4.48mmHg与3.36mmHg。
目前，基于单一信号的无袖带血压测量方法的理论研究正在不断深入，并已取得一系列学术研究成果，未来有望成为无袖带血压测量技术方向。但该方法在脉搏波采集装置、个体差异性、强噪声扰动、脉搏波的生理分析与血压测量原理的关系等方面仍存在诸多待解决的理论与工程问题。
讨论与总结
为进一步提升血压知晓率，推进穿戴式血压设备领域的相关产业发展，上文综述了传统血压测量技术、基于多信号与基于单一信号的无袖带血压测量技术等领域的发展前沿。
示波法是一种非侵入性的血压测量方法，通过动脉血压引起的脉搏波形变化来推断血压值，其优点包括精度高、可重复性好、操作简单等，但也存在易受干扰、依赖仪器、测量时间较长、适用范围有限等缺点。为了解决血压测量设备不方便携带的问题，国内穿戴式健康设备厂商通过微气囊创新设计实现了腕部智能手表血压测量技术，在一定程度上解决了传统血压测量技术中存在的问题，但仍然存在测量时需保持静息状态、测量时间较长等问题。近年来，许多研究者在利用生理信号实现血压持续监测方面进行了大量研究。目前，可穿戴设备在血压等健康监测方面的应用已经取得了很大进展，尤其是基于ECG和PPG信号的无袖带血压测量技术方面。该方法是一种非侵入性的血压测量方法，具有实时性好、精度高等优点。与基于ECG信号和PPG信号的血压预测相比，基于PPG信号的血压预测方法只需单一的PPG信号即可实现血压的预测。该技术方案虽已取得了一定的学术研究成果，但仍有较多理论与工程问题亟待解决，相信在未来该技术方案会成为无袖带血压测量的发展方向。
我国心脑血管疾病群体庞大，高血压潜在人群众多，提高高血压知晓率，对于防控心血管疾病发生与发展具有重要作用，穿戴式健康设备可成为血压日常监测的重要手段。我国在穿戴式健康设备、电子信息技术等领域产业链布局不断完善，为穿戴式无袖带血压测量产业的发展提供了重要保障。未来，穿戴式血压监测设备与新型血压管理服务模式、疾病防控诊治手段等多渠道融合创新，将在心血管疾病防控中发挥重要作用，具有更广阔的应用前景。
（摘自中国医药报）