口罩能測心率、提醒你該休息了!智慧監測器FaceBit有望成為醫護福音
口罩能測心率、提醒你該休息了!智慧監測器FaceBit有望成為醫護福音

疫情發生以來,口罩早已成為日常生活的一部分,也是最有效的保護措施之一。

然而,這種保護是被動的,無法在佩戴不當或者口罩失效的情況下提醒佩戴者;與此同時,口罩緊貼臉部,這是為個人健康提供實時監測的絕佳位置。

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圖/ 愛范兒

正因為口罩存在限制也帶來機遇,西北大學開發了為口罩添加智慧屬性的感測器「FaceBit」。

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這款小巧的感測器,可用一塊微小磁鐵固定到任何口罩,包括N95、布口罩或外科口罩。

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圖/ 愛范兒

FaceBit使用節能運行系統,實時收集佩戴者的各種生理信號:

通過血液泵送產生的細微頭部運動監測心率,通過溫度變化監測呼吸頻率,通過壓力信號監測口罩貼合度和佩戴時間。

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圖/ 愛范兒

其中比較神奇的是測量心率。研究團隊表示,心臟跳動時,血液沿著大動脈流向臉部,頭部會移動一個「難以察覺的微小量」,FaceBit可以感知這種微妙的運動,並將其與其他運動區分開來。

所有健康資訊都會無線傳輸到相匹配的app「Face Bit Companion」,它用Swift編程語言為iOS和macOS開發,一目了然顯示實時資訊。

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圖/ 愛范兒

當問題(例如心率升高)出現,app將立即提醒用戶——你應該休息、散步或深呼吸了!沒有緊急情況發生時,生理數據可用來預測疲勞狀況和情緒狀態。

用戶也能在app設置其他通知事項,例如補水提醒和更換口罩提醒。

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圖/ 愛范兒

將數據「聚沙成塔」,醫院系統就可以有理有據地優化員工的輪班和休息表。

在基本功能之外,開發人員將根據醫護人員的反饋,在未來增添更多自定義的小工具。

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圖/ 愛范兒

畢竟,只有重視反饋,才能自始至終地明了:FaceBit為誰服務,以及提供哪些服務。

其中一項數據「面罩貼合度」,就是基於事先調研添加的。

在設計FaceBit之前,西北大學教授Josiah Hester採訪了醫護人員,了解他們對智慧口罩的需求。所有受訪者都表示,「口罩貼合品質」最重要。

在日常工作中,為了確保N95口罩正確密封在臉上,醫護人員需要定期進行20分鐘的「適合性測試」:

醫護人員戴上N95呼吸器,然後在整個頭部戴上透明頭罩,另一名工作人員將甜味或苦味的氣溶膠噴霧幫浦,氣溶膠的濃度在頭罩內逐漸增加。如果佩戴者在一定數量的氣溶膠之前嚐到苦味或甜味,則說明口罩未正確密封。

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圖/ 愛范兒

雖然FaceBit不能取代這個繁瑣且必要的過程,但它足以在測試之外的時間擔當輔助。例如,口罩因為意外被撞而不再密封,FaceBit會及時提醒佩戴者。Josiah Hester解釋道:

如果你戴口罩12小時或更長時間,有時你的臉會變得麻木,你甚至感覺不到它,也就意識不到口罩是鬆的。而FaceBit能夠測量口罩電阻,如果阻力突然下降,表明口罩已經不密封。

FaceBit內建了一塊單獨續航11天左右的微型電池,但這不是唯一的能量源,呼吸產生的動能和熱能甚至太陽能皆可為之所用。醫護人員不必在輪班期間為它充電,感測器的使用壽命也被延長了。

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圖/ 愛范兒

作為可持續、無電池技術方面的專家,Josiah Hester希望FaceBit在未來完全無電池,只需收集熱能和動能為裝置供電。

儘管志願者已經在真實場景中測試了裝置,FaceBit仍然少不了臨床試驗。為此,研究團隊在GitHub將該項目開源發布,包括硬體和app,以便其他人驗證裝置和增添新功能。

FaceBit可能不會被個人廣泛使用,但它為長時間輪班的疫情一線工作人員,提供了可持續、方便且舒適的健康監測。FaceBit背後的「臉部感應和推理」研究,在未來也有著更多可能。

不過,西北大學沒有談到感測器是否需要消毒以及如何消毒的問題。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #醫療產業
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

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也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

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第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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