高血压是全球范围内导致心血管疾病和死亡的主要风险因素之一。传统血压测量依赖袖带式设备，体积大、操作繁琐，难以实现连续、实时的血压监测。可穿戴血压监测技术因其便携性和连续监测能力而备受关注。香港中文大学张元亭教授团队在人工智能赋能可穿戴血压监测领域取得了重要进展，尤其是在人工智能基础软件开发方面，为无袖带、连续血压监测提供了新的技术路径。
一、可穿戴血压监测的挑战与需求
可穿戴血压监测设备通常基于光电容积脉搏波（PPG）、心电（ECG）等生理信号，通过算法间接估算血压。PPG信号易受运动伪影、环境光、皮肤接触状态等因素干扰，且个体差异显著，导致血压估算的准确性和鲁棒性面临挑战。传统的信号处理方法难以应对复杂多变的实际场景，亟需更智能的算法来提取特征并建立可靠的血压预测模型。
二、人工智能在血压监测中的应用
人工智能，特别是深度学习技术，能够自动从高维生理信号中学习特征表示，有望克服传统方法的局限性。张元亭团队早在多年前就开展了基于人工智能的血压估算研究，利用深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型，从PPG、ECG等信号中提取与血压相关的特征，实现无袖带血压测量。例如，团队提出的基于深度学习模型的血压估计方法，通过端到端学习，可以直接从原始PPG信号预测血压值，减少了人工特征工程的需求。
人工智能模型在可穿戴设备上的部署面临计算资源有限、功耗约束、实时性要求等挑战。模型的泛化能力、可解释性和隐私保护也是实际应用中需要解决的问题。这些问题的解决依赖于人工智能基础软件的支持，包括高效的模型压缩与加速框架、轻量级推理引擎、联邦学习平台等。
三、张元亭团队在人工智能基础软件开发方面的贡献
张元亭团队不仅关注算法研究，还致力于人工智能基础软件的开发，以推动可穿戴血压监测技术的落地。其主要工作包括：
- 轻量化深度学习模型设计：针对可穿戴设备的资源限制，团队设计了轻量级的神经网络架构，通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，在保持精度的同时显著降低模型计算量和存储需求，使其能够在嵌入式设备上实时运行。
- 边缘计算框架：团队开发了面向可穿戴设备的边缘计算框架，将人工智能推理任务部署在设备端，减少对云端的依赖，降低延迟并保护用户隐私。该框架支持多种硬件平台，并提供了模型优化工具链，方便开发者快速部署血压监测模型。
- 联邦学习平台：为了在保护用户隐私的前提下提升模型的泛化能力，团队构建了联邦学习平台，允许多个设备协同训练模型而不共享原始数据。该平台解决了异构设备间的通信效率、模型聚合安全等问题，为大规模可穿戴血压监测数据的利用提供了基础。
- 信号质量评估与增强软件：针对PPG信号易受干扰的问题，团队开发了信号质量评估算法和增强软件，能够自动检测信号质量并采取相应处理措施（如滤波、重构），提高血压估算的可靠性。该软件已集成到可穿戴设备中，提升了实际场景下的监测性能。
- 开放算法库与工具包：团队还开源了部分算法和工具包，如基于PyTorch的血压估计模型库、信号预处理工具等，促进了学术界和工业界的交流与合作。
四、应用前景与展望
张元亭团队的研究成果为可穿戴血压监测的普及奠定了基础。通过人工智能基础软件的优化，可穿戴设备能够实现连续、无扰的血压监测，有助于早期发现高血压、评估治疗效果和预防心血管事件。随着柔性传感技术、5G通信和人工智能芯片的发展，可穿戴血压监测将更加精准、便捷和智能化。团队将继续致力于人工智能基础软件的研发，推动可穿戴健康监测技术的创新与应用。
张元亭团队在人工智能赋能可穿戴血压监测方面的工作，特别是人工智能基础软件的开发，为解决无袖带血压监测的准确性和实用性问题提供了有效方案，具有重要的科学价值和临床意义。
