新加坡约有三分之一员工报告感到倦怠，这一比例位居全球最高之一。倦怠和慢性疲劳带来巨大的经济成本，并在需要高度警觉的职业中构成严重风险。然而，目前诊断疲劳及相关心理健康状况仍主要依赖自我报告问卷，这种方式主观、间断，且不适合实时评估。
可穿戴设备可以通过持续跟踪与自主神经系统相关的心血管指标来填补这一空白，但在日常运动过程中，其读数会严重下降。来自肌肉活动、身体运动和生理干扰的运动伪影淹没了设备试图捕捉的微弱心脏和血压信号，而当前的缓解策略通常只针对一种类型的噪声或窄频带。
由新加坡国立大学设计与工程学院电气与计算机工程系何锦伟教授领导的研究团队，与研究员田国博士作为第一作者，开发了一种集成了人工智能驱动信号处理的超水凝胶平台，可同时抑制多种运动噪声源。
该系统在运动过程中提供的心电图信号信噪比为37.36 dB，血压偏差低至3 mmHg，精度达到ISO临床标准，并优于目前市场上已有的商用追踪器。结合机器学习，该平台以92%的准确率对疲劳水平进行分类，为在现实环境中进行客观、持续的心理健康监测指明了方向。
该研究成果发表在《自然·传感器》杂志上。
从源头过滤噪声
该团队并非仅仅依靠软件来清理噪声数据，而是在传感器-身体界面本身解决问题。超水凝胶伪影缓解平台（MAP）在单一材料中结合了两种滤波机制。
水凝胶内自组装成周期性带的纳米颗粒会散射和吸收机械振动，就像隔音板捕获声能一样，阻止目标频率范围内的运动噪声。
同时，一种生物相容的甘油-水电解质控制离子通过凝胶的速率，让低频心脏信号（低于30 Hz）通过，同时抑制高频肌肉电噪声。然后，机器学习去噪算法在保留关键生理特征的同时，去除任何剩余的非结构化噪声。
该平台足够柔软，可与生物组织的机械性能相匹配，具有透气性（水蒸气透过率超过人类皮肤），并且在反复拉伸下保持耐用。
通过将改进的硬件与智能算法相结合，该系统使心电图信号变得更加清晰，将信号质量从5.19 dB提升至37.36 dB。更清晰的信号有助于更可靠地检测关键心电图峰值，将峰值检测准确率从52%提高到93%，并更容易区分疲劳相关模式与正常心律。
“与目前的商用设备相比，我们的超水凝胶平台表现出卓越的性能，尤其是在需要抑制伪影的运动条件下。当前智能手表通常实现10–20 dB的心电图信噪比，在运动过程中由于伪影和不稳定接触，该信噪比可能下降约40%。我们的系统在日常活动中达到约37 dB。”田国博士说。
从稳定信号到心理状态解码
由于疲劳会扰乱自主神经系统，它会在心率变异性、血压模式和心电图波形特征中留下可测量的痕迹——但前提是这些信号能够在日常活动中被干净地捕获。
该团队构建了一个完全集成的柔性可穿戴MAP系统，具备无线传输功能，并在多天内对参与者进行了监测，包括旨在诱导疲劳的模拟驾驶任务。
利用从水凝胶传感器收集的高质量心血管数据，一个深度学习系统以92%的准确率识别疲劳水平，而使用未经过MAP处理的数据训练时准确率仅为64%。该团队还表明，该系统符合ISO 81060-2血压监测的金标准要求。
除了疲劳追踪，MAP还能抑制多种生物信号类型中的伪影，包括心音、呼吸音、语音、脑电波和眼动记录，突显其在更广泛的神经生理和心理健康监测中的潜力。
迈向现实世界的心理健康监测
该团队花费了大约四年时间开发底层传感技术，大约两年半前才提出超水凝胶概念。设计和制造该平台大约花费了一年时间，期间研究人员构建了具有不同材料系统的超水凝胶库，以针对不同频率范围的噪声。随后又进行了大约一年的系统集成和应用验证，包括探索其在心理健康监测中的潜力。
“我们希望与心理健康医生密切合作，更好地了解在现实环境中哪些类型的生理数据最相关，以及满足临床需求所需的精度水平。临床医生可以提供宝贵的见解，帮助我们建立数据与病理状况之间的有意义联系。”何教授说。
在产业方面，该团队正在寻求合作伙伴以提高设备的一致性和可扩展性。“我们目前的材料合成和系统制造仍主要基于实验室工艺。我们旨在与工业合作伙伴合作，优化制造策略，并推动该平台向实际的产品级应用迈进。”她补充道。
出版详情：Guo Tian等人，《超拓扑水凝胶实现生物电子学中多源和频率定制的伪影缓解》，《自然·传感器》，2026年。DOI: 10.1038/s44460-026-00055-x
期刊信息：《自然·传感器》
关键医学概念：疲劳、心理障碍、心电图
临床分类：心理学与心理健康、精神病学
提供方：新加坡国立大学
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