新加坡國立大學科研團隊成功研發出一款新型可穿戴人工智慧傳感器，依託特殊 「元水凝膠」 材料與人工智慧信號處理技術，可有效過濾人體運動時產生的干擾信號，實時、精準監測人體心臟信號與血壓，進而判斷疲勞與壓力程度，解決了現有設備運動時監測數據失真的痛點，相關研究成果已發表於今年 3 月的《自然傳感》雜誌。
據悉，新加坡職業倦怠問題突出，約每三名員工中就有一人受此困擾，占比位居全球前列。疲勞不僅會影響工作效率，在駕駛、機械操作等需要高度專注的行業，更可能引發安全隱患。然而，目前針對疲勞與壓力的診斷，主要依賴問卷調查，依賴受訪者主觀判斷，無法實現實時、客觀監測，這一現狀也成為國大科研團隊的研發出發點。
為破解這一難題，國大設計與工程學院電機與電腦工程系的科研團隊，研發出採用 「元水凝膠」 材料的可穿戴傳感器，搭配人工智慧信號處理技術，實現了疲勞與壓力的實時監測。研究人員指出，現有商用可穿戴設備的一大弊端的是，在人體運動時，容易受到肌肉活動、身體晃動的干擾，導致心電圖、血壓讀數失真，無法捕捉到微弱的生理信號，而這款新型傳感器恰好彌補了這一缺陷。
該傳感器的核心優勢的在於其特殊材料與 AI 技術的結合。研究項目主要執筆人田果博士表示，元水凝膠材料柔軟貼膚，內部納米結構能夠吸收並分散機械震動，在運動狀態下的性能尤為突出；再配合人工智慧技術，可進一步清理殘留雜訊，精準保留關鍵生理數據。測試結果顯示，該系統在運動狀態下，仍能實現約 37 分貝的心電信號質量，遠高於一般智能手錶 10 至 20 分貝的水平；血壓測量誤差低至 3 毫米汞柱，完全達到國際臨床標準。
疲勞會對人體自主神經系統產生影響，並在心率變化、血壓模式及心電波形等生理指標上留下明顯 「痕跡」。只要捕捉到清晰的生理信號，就能客觀、準確判斷個體的精神狀態。研究團隊讓參與者佩戴該裝置進行多天測試，還模擬了駕駛等易引發疲勞的場景，結果顯示，系統結合深度學習技術後，識別疲勞程度的準確度可達 92%，顯著高於未使用平台數據時 64% 的準確率。
領導這項研究的國大設計與工程學院電機與電腦工程系何錦韋教授表示，團隊未來希望與心理健康醫生密切合作，深入了解真實環境中最具相關性的生理數據，進一步提升設備的臨床準確度。「臨床醫生可提供寶貴見解，幫助我們建立數據與病理狀態之間有意義的聯繫，讓這款傳感器更好地服務於人體健康監測。」
這款新型穿戴式傳感器的研發成功，不僅為疲勞與壓力監測提供了更精準、便捷的解決方案，也為職場人群、高危行業從業者的健康防護提供了新的可能，未來有望進一步落地應用，助力提升人們的健康管理水平。
