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  在全世界范圍內，近10億人正受到聽力、視力、語言功能或身體殘疾等疾病和殘障的困擾。與此同時，隨著老齡化進程的加劇，世界人口的22%將在2050年邁入60歲大關，為醫療系統帶來嚴峻的挑戰。在這種情況下，輔助物理治療（APT）設備將會在他們的日常生活中發揮著至關重要的作用：作為一種適應性和康復性設備，APT旨在減輕殘疾人在執行認知、溝通、識字和移動等任務方面的影響，針對每個人獨特的健康狀況來制定針對性的輔助服務，并基于貼身傳感器的數據分析得出最優化的治療方案，可以適應兼具多功能和便攜性的應用市場需求。

  隨著世界進入物聯網（IoT）和5G技術的時代，APT設備變得更加互動，并有可能以每人每天千兆字節的水平不斷提供用戶生成的數據。面對從如此宏大的數據體系中萃取有效參數的任務，機器學習（ML）或許可以大展身手。目前在人工智能技術領域，機器學習技術的前沿是深度學習，用于以對大量的傳感器數據進行分類和處理。深度學習算法作為一種可以模仿人類認知過程的算法，可以從數據中學習規則，并自動改善學習過程。機器學習還可以優化傳感器網絡，監測隨時間變化的動態信號。此外，基于人工神經網絡（ANN）的機器學習算法可以為物聯網和邊緣計算系統壓縮和恢復數據，從而提高傳感器數據收集和處理的傳輸效率，由此可以通過不完整的信號為APT設備檢索到最準確的信息。

  此外，大多數傳統的APT設備正在被為電池供電問題所困擾：由于電池的功率密度低、壽命有限、重量大且有可能被污染，它們不但會阻礙APT設備的小型化和便攜性，反而會進一步增加殘障人群的負擔。此外，與電池有關的環境問題、電力成本、充電時間和節點維護也不容忽視。為了解決這些問題，自供電的電子APT設備提供了嶄新的思路：利用生物力學的能量轉換，通過產生的電信號來測量生物力學運動。它們可以通過使用電信號曲線來跟蹤和記錄生物標志物的動態變化，如聲音振動信號、脈沖信號以及運動信號等。自供電的傳感器，如壓電、摩擦電、磁彈性和電磁傳感器都可以實現規模化生產以降低成本。此外，一些自供電的傳感器可以在惡劣的分布式環境中使用，從而減少更換電池的維護成本。由于這些原因，自供電的傳感器非常適合機器學習的數據傳輸，為APT設備的發展提供了新的動力。

  這篇文章首先介紹了不同類型的自供電APT設備的工作原理，包括壓電、摩擦電、磁彈性和電磁傳感器，并描述了APT設備中采用的機器學習算法，并從材料創新、功能系統設計和算法的角度強調了APT設備的每個自供電傳感器類別。最后描述了未來APT設備的技術困擾和潛在的發展方向。這項工作于2021年12月16日以Machine-Learning-Aided Self-Powered Assistive Physical Therapy Devices為題，發表在了ACS Nano上。

  原文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acsnano.1c10676

作者團隊簡介：

  陳俊，加州大學洛杉磯分校生物工程系助理教授，在UCLA建立了可穿戴生物電子實驗室，致力于以納米技術和生物電子為基礎的，以智能織物、可穿戴設備和人體傳感器網絡為形式的，用于能源、傳感、環境和醫療應用的研究。迄今撰寫專著2本，發表期刊論文210篇，被引用超過22,000余次，其中120篇通訊作者發表在Chemical Reviews, Chemical Society Revies, Nature Materials, Nature Electronics, Nature Communications, Science Advances, Joule, Matter等國際頂級期刊上，目前的H因子為80。此外他還是Biosensors and Bioelectronics的副主編，也是Matter, Materials Today Energy, The Innovation, Nano-Micro Letters, ACS Nano (Rising Star Editorial Board), Nano Letters (Early Career Editorial Board)等期刊的編委會成員。被Web of science 評為全球材料科學領域最具影響力的研究人員之一，并2019, 2020,2021年連續入選全球高被引研究人員名單。課題組網站：www.junchenlab.com

  肖瀟，加州大學洛杉磯分校可穿戴生物電子實驗室博士生。圍繞著可穿戴生物電子、智能織物、仿生材料，他已經發表了30篇SCI論文，其中16篇是發表在Science Advances、Chemical Reviews、Advanced Materials, Trends in Chemistry、ACS Nano、Nano Letters等期刊的第一/共同第一作者，有10篇被選為期刊封面文章，2篇被 Web of Science 選為高被引論文和熱點論文。