可穿戴技術是一個快速發展的醫學領域，現在加州大學（UC）聖地亞哥分校的工程師們已經延續了這一趨勢，開發了一種無線超聲貼片，可以連續實時監測生命體徵，即使人在行動。超聲波使用高頻聲波來形成身體內部結構的圖像，如腹部器官、肌肉和肌腱，或心臟和血管。與其他醫學成像方法如磁共振成像（MRI）和計算機斷層掃描（CT）相比，它更安全、更便宜、用途更廣。

然而，也有一些局限性使超聲檢查不實用。用於獲取圖像的探頭通常很笨重，並與大型設備連在一起。它們需要手動放置，並被操縱到正確的位置，這就要求人不能動。而且需要專業的醫療人員來解釋超聲圖像。

隨著無線超聲貼片的開發，所有這些可能很快就會成為過去。由加州大學聖地亞哥分校工程師開發的完全集成的可穿戴超聲系統是為深層組織監測而製造的。而且它不會把人拴在一個笨重的設備上。

“該項目為可穿戴式超聲技術提供了完整的解決方案–不僅是可穿戴式傳感器，而且控制電子裝置也是以可穿戴式的形式製造的，”該研究的共同牽頭人Muyang Lin說。”我們做了一個真正的可穿戴設備，可以無線地感知深層組織的生命體徵”。

超聲系統貼片（USoP）改進了該團隊以前的超聲傳感器，不再需要用電纜供電並實現數據傳輸。新的USoP包含一個小型化、靈活的控制電路，它與一個超聲換能器陣列相連接，收集數據並以無線方式傳輸到一個智能手機應用程序。該電路由一個商用鋰聚合物電池供電。

在測試該設備時，工程師們發現它可以在6.5英寸（164毫米）的深度內連續讀取組織數據長達12小時，這意味著它可以監測血壓、心率和心輸出量等重要事項。

Lin說：”這項技術有很大的潛力來拯救和改善病人生活質量。該傳感器可以評估運動中的心血管功能。在休息或運動時，血壓和心輸出量的異常值是心衰的標誌。對於健康人群，我們的設備可以實時測量心血管對運動的反應，從而深入了解每個人實際施加的運動強度，這可以指導制定個性化的訓練計劃”。

機器學習算法是USoP能夠自主地、持續地監測一個移動目標的關鍵。通常情況下，傳感器需要隨著運動而手動重新調整，以確保它監測到目標組織。在這裡，工程師們調整了算法，以自動分析傳入的信號並選擇最合適的通道來跟踪目標組織。工程師們說，據他們所知，這是第一個自主追踪移動目標的可穿戴設備。

此外，一種先進的適應算法意味著USoP可以在一個人身上進行訓練，然後轉移到另一個人身上–或許多人身上–而不需要重新訓練。這確保了所收集的數據是一致和可靠的。

“我們最終通過應用一種先進的適應算法使機器學習模型泛化工作，”該研究的共同主要作者Ziyang Zhang說。”這種算法可以自動最小化不同受試者之間的領域分佈差異，這意味著機器智能可以在受試者之間轉移。我們可以在一個主體上訓練該算法，並將其應用到許多其他新的主體上，而且再訓練的次數最少。”

展望未來，該團隊計劃在大型人群中測試他們的設備。

該研究的共同第一作者Xiaoxiang Gao說：”到目前為止，我們只在一個小型但多樣化的人群中驗證了設備的性能。由於我們設想這個設備是下一代深層組織監測設備，臨床試驗是我們的下一步。”

該研究發表在《自然-生物技術》雜誌上。