Forscher der North University of China und der Xiamen University haben ein neuartiges tragbares System vorgestellt, das Atemmuster direkt aus den Pulssignalen am Handgelenk liest. Die am 16. Mai 2025 in Microsystems & Nanoengineering veröffentlichte Studie (DOI: 10.1038/s41378-025-00924-4) beschreibt ein miniaturisiertes, KI-gestütztes Gerät, das einen flexiblen Drucksensor mit einem tiefen neuronalen Netzwerk integriert. Das Sensorsystem ermöglicht eine kontinuierliche Atemüberwachung mit hohem Komfort und klinischer Präzision und bietet damit eine vielversprechende Alternative zu herkömmlichen Atemmonitoren. Herzstück des Systems ist ein 300 μm dicker, flexibler Drucksensor, der von der Struktur einer menschlichen Fingerspitze inspiriert ist. Der auf thermoplastischem Polyurethan (TPU) gedruckte Sensor kann subtile Schwankungen der durch die Atmung verursachten Pulswellen erfassen. Diese Signale – kategorisiert als atmungsinduzierte Amplitudenvariation (RIAV), atmungsinduzierte Fluktuation der ventrikulären Füllung (RIFV) und atmungsinduzierte Variation des Basiswerts (RIIV) – werden per Bluetooth an eine mobile Anwendung übertragen und mithilfe eines hybriden neuronalen Netzwerks aus Residual Network und Bidirectional Long Short-Term Memory (ResNet-BiLSTM) verarbeitet. Dieses Deep-Learning-Modell erfasst die zeitliche und räumliche Dynamik von Atemmustern und klassifiziert langsame, normale, schnelle und simulierte Atmungszustände mit einer bemerkenswerten Genauigkeit von 99,5 %. Die ultraleichte Konstruktion des Geräts (nur 9 Gramm), das hautfreundliche Design und die langfristige mechanische Stabilität ermöglichen ein stundenlanges Tragen ohne Beschwerden.
An den Tests nahmen 13 freiwillige Testpersonen teil und die Atmung wurde von einer Maschine simuliert. Dies demonstrierte die Robustheit des Sensors in realen und künstlichen Beatmungsszenarien. Da das Gerät nicht von der Brustkorbposition oder der Nähe zum Luftstrom abhängig ist, vereinfacht es die Einrichtung und verbessert die Benutzerfreundlichkeit – und ist daher ideal für Benutzer in alltäglichen Umgebungen.
DOI
10.1038/s41378-025-00924-4
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