穿戴式医疗是通过随身穿戴的设备对人的身体健康进行实时监测，采集信息并对其进行处理后，得到受检测人的身体健康状况，可以对各种疾病进行有效的预判与及时的治疗。
今天我们有幸邀请到了刘澄玉教授为我们介绍穿戴式医疗中的机器学习和大数据处理方法，首先来介绍一下刘澄玉教授和他的研究内容。
01人物介绍
刘澄玉教授，博士生导师
02采访内容
Q1刘老师您好，穿戴式医疗设备有着十分广泛的应用市场，能为多种医疗场景产生较好的辅助作用，这也就诞生出了许多不同的研究方向，请问您所研究的更着重于哪个方向？
刘：穿戴式医疗范围确实很广，它的本质是将人的一些多维度的生理信号或者说健康信息记录下来。我们主要是围绕人的心血管系统的一些信号，以及人的睡眠、情绪的信号开展研究，具体包括常见的生命体征，像心、电、血压、呼吸、体温以及脑电信号等。
Q2穿戴式医疗在数据处理方面，因存在个体差异，而导致数据分析困难，请问您的团队是如何解决这方面的问题的？
刘：穿戴式设备的数据处理确实会遇到一些问题，以心电信号为例，从临床角度来讲，我们所用到的是心电图机，现在还有holter。心电图机的信号是很好的，而holter的信号是动态的，信号质量会有一些问题。但是因为holter是多个导联的，同时用的电极也是湿电极，这样相对地会好一些。
现在我们说穿戴式这一块，它更多地是面向医院外的场景，检测者本人一般来说是不怎么跟医生进行直接交互的，因此它的佩戴方式、信号的采集方式、存储等等，都是在非专业、非医疗环境下进行的。
目前我们遇到的问题主要有数据价值的分析。获取的数据到底有没有价值、有多少价值，这个问题实际上是很有挑战的。过去的研究主要是信号接收后的特征提取、异常识别等方面的算法研究，我们现在提出一个比较新的概念叫真实世界数据，对很多大数据进行质量把控、质量评估和质量校验，包括数据拣选、数据清洗等等，从而形成有效信息，这是很重要的。
另一个问题是所分析的数据长度增加了，有一天的、三天的、一星期的，甚至是有一个月的信号，这里边到底反映了一个什么样的信息？这个问题是很难的，目前还没有被很好地回答。我想现在这个方面可能是一个真空带，还没有被人充分的挖掘，不仅是国内，实际上在国际上也是这样一种情况。
我们现在很多力量在研究这方面，我想以上这两个问题可以说明我们目前做算法、信号处理和过去传统的一种差异性，实现随时可穿戴急需去处理、研究这两个方向。
Q3穿戴式医疗是一个前景比较好的研究方向，而它也是我们院一个比较有优势的研究方向。对于将来想在这个领域进行研究的同学，您有没有什么对他们所期待或者对他们所拥有的学科素养的一种要求？
刘：我想从几个角度来说回答这个问题。
首先，我们要看一下国内外的背景，当前总书记提出健康中国战略，并且明确地表示“没有全民健康，就没有全面小康”。解决我们中国人特别是基层的老百姓的健康问题实际是很难的，过去我们也知道我们要去医院做疾病的诊断，但是现在健康中国要求应该不仅仅在医院，要从医院里延伸到院外，延伸到家里。另外很多的健康问题，它实际上和病并不是等同的，我们没有去医院里面检测疾病，不代表我们就健康了。
【家庭健康设备缺乏】
第二点是，我们需要更多的生命体征信号的介入监测，需要有装备、有设备。比如血压和体温都是一个数，这个数我们并不能说血压高了一些，风险就高，因为很多猝死的人血压也不是很高，因此这里还要形成一个连续的监测。对于健康我们国家也需要一个新基建，能够延伸到家里，使家庭由更多的疾病早期筛查的设备，达到让人实现想测就测的地步。
【人工智能算法的需要】
【多领域融合的需要】
测量设备还需要材料，比如身上的电极不能让人觉得痒或不舒服，这实际上是材料的问题。我们再结合刚才讲的，里边有很多信号分析的东西，既是传统的信号分析处理，也是新的医学大数据人工智能，同时还需要数据科学。这些处理完了之后，还需要了解临床知识，还要能和医生进行交互。最后，做临床实验，需要熟悉医疗场景和医疗器械等等。因此，穿戴式医疗就是一个很典型的学科交叉的领域和场景。
【对同学们的期待】
最后，我想同学们如果是对这个方向感兴趣的话，确实在这里边可以发挥非常重要的作用，也能够在里边学习到自己感兴趣的内容。
我也希望同学们要根据自己的优势和特长选择研究的方向。在学生阶段，特别是在研究生博士阶段，不求贪多，要把某一块做的稍微深入一些。同时我也一直在强调，一定要看到全貌，在做研究的时候，我们说这是一个大的长的链条，从前端传感到后端应用，大家不能够一叶障目不见森林，要看到森林是整体的，要能安心地做几年的研究，在周围这一小片的树林中能把这个工作做好，知道为什么做这个事情，我想这样是一个比较好的研究方式。
03结语
非常感谢刘老师的回答，穿戴式医疗必是我国将来发展健康中国战略要点之一，而目前仍有许多阻碍推广运用的问题有待解决。
我们可以听取刘老师建议，既着眼于兴趣，也着眼于宏观，为科研事业贡献自己的力量。