在城市街头、居民小区等院外场景,心脏骤停(OHCA)的黄金救治时间仅有 4-6 分钟,而心肺复苏(CPR)的按压深度是否达标,直接决定患者能否挺到急救车抵达。国际指南明确要求成人 CPR 按压深度需维持在 5-6 厘米,但现实是,多数路人施救时仅凭感觉判断,传统监测设备要么需要专业医护人员携带,要么像智能手表、手机传感器那样需直接接触身体,干扰按压动作,导致院外 CPR 的深度达标率不足 30%。
如今,这一困境有望被打破。韩国西江大学电子工程系与首尔国立大学医学院的联合研究团队,在《Sensors》期刊(2025 年第 25 卷第 5947 期)发表的最新成果显示,基于调频连续波(FMCW)雷达的非接触监测技术,可直接集成到普通智能手机中,让每个人的手机都能成为 CPR 按压深度的 “精准裁判”,无需额外购置专业设备。
这项技术的核心优势,在于它摆脱了 “接触式监测” 的物理束缚。研究团队选用的 TI AWR1243 型 77GHz FMCW 雷达,能通过电磁波捕捉胸部按压时的微小运动 —— 当施救者按压胸部时,胸部的起伏会让雷达回波产生细微的频率变化,这种变化被称为 “微多普勒信号”。团队通过特殊的信号处理技术,将这些信号转化为清晰的 “运动图谱”,再结合深度卷积神经网络(DCNN)分析图谱特征,就能反向推算出按压深度。
值得关注的是,该技术对现有手机硬件的兼容性极高。研究指出,当前多款主流智能手机已搭载雷达模块,比如 iPhone 11 及后续机型的超宽带(UWB)雷达、部分安卓旗舰机的毫米波雷达,这些硬件只需通过固件升级和算法适配,就能支持 FMCW 雷达的监测功能。这意味着,未来普通人无需额外花钱买设备,拿出手机就能开启 CPR 深度监测,大幅降低了急救技术的普及门槛。
当然,从实验室里的专业雷达设备,到口袋里的手机,技术还需跨越三道 “适配关”。第一道是 “稳定性关”:实验室中雷达通过三脚架固定,而实际急救时,手机可能被随意放在地面、急救包上,甚至由人手持,轻微抖动都会影响数据精度。对此,团队计划将手机的加速度传感器、陀螺仪与雷达数据结合 —— 当手机晃动时,传感器能实时捕捉角度变化,自动修正雷达测量的偏差,确保即使在手持状态下,深度估计的误差波动也能控制在 0.05 厘米以内。
第二道是 “算力关”:实验室中分析数据的 DCNN 模型有 18 层结构,需要较强的计算能力,而手机的算力有限。研究团队正在通过 “模型轻量化” 技术优化,在不降低精度的前提下,将模型的参数数量减少 60%,让手机能实时计算按压深度,无需等待数据上传到云端。
第三道是 “场景关”:实验室用的是标准人体模型,而实际患者的年龄、体型差异很大 —— 儿童的胸部更小、老年人的胸部弹性更差、肥胖者的胸部脂肪层更厚,这些都会影响雷达信号的捕捉。团队已开始扩大数据集,收集不同人群的模拟按压数据,通过 “迁移学习” 让模型适应更多场景,比如针对儿童优化后,即使是 3-4 厘米的按压深度,也能精准识别。
为验证手机集成的可行性,研究团队用改装的 iPhone 11 进行了模拟测试:将手机放置在距离人体模型胸部 90 厘米的正上方,8 名无急救经验的受试者按照 90-110 次 / 分钟的速率按压,手机监测的按压深度均方根误差(RMSE)仅为 0.42 厘米,与专业雷达设备 0.407 厘米的精度几乎持平,完全符合临床监测需求。
更贴心的是,团队还计划开发配套的急救 APP。当用户开启 CPR 监测功能后,手机屏幕会实时显示按压深度数值,若深度不足或过深,会发出声光提示;同时,APP 还能将数据同步传给急救中心,让调度员通过视频指导时,不仅能看姿势,还能精准调整按压力度,形成 “监测 - 反馈 - 指导” 的闭环。
首尔国立大学医学院的研究人员表示,这项技术若能普及,将彻底改变院外急救的格局 —— 它让 “精准 CPR” 不再依赖专业设备,而是成为每个人都能掌握的技能,尤其对人口密集的城市、医疗资源薄弱的乡镇地区,意义更为重大。未来,随着手机厂商逐步预装相关算法,或许用不了多久,“拿手机测 CPR 深度” 会像 “用手机打急救电话” 一样普遍。
Choi, I.; Lee, S.G.W.; Kong, H.-J.; Hong, K.J.; Kim, Y. Estimation of Compression Depth During CPR Using FMCW Radar with Deep Convolutional Neural Network. Sensors 2025, 25, 5947.
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