清华大学携清雷科技探索毫米波雷达呼吸慢病管理新模式

5月28日两院院士大会中国科协第十次全国代表大会在北京召开，会议指出：科技攻关要坚持问题导向，奔着最紧急、最紧迫的问题去。要从国家急迫需要和长远需求出发，全力攻坚加快突破一批医疗器械、医用设备等领域关键核心技术。

　　慢性病是严重威胁人类健康的公共卫生问题，降低慢性病病死率及疾病负担是卫生策略的主要目标，慢性病管理也成为全球关注的焦点。在传统的慢病健康管理模式中，提供医疗服务的场景大都发生在医院内，患者需定期到医院开药，在院外，患者缺乏专业的指导，且身体情况难以持续监测，导致治疗效果不理想。近年来国家从顶层设计上持续释放积极信号，鼓励线上慢病管理服务。同时，新冠疫情、人口老龄化、新经济发展等因素也在助推着互联网医疗、数字问诊服务的发展。

　　《“健康中国2030”规划纲要》提出：到2030年，要基本实现全人群、全生命周期的慢性病健康管理。而在中国，呼吸慢病正严重威胁国民健康。慢阻肺是我国排在前四位的致死疾病，现有存量病人9900万人，平均每分钟有2.5人死于慢阻肺或其并发症。睡眠呼吸暂停也是我国高发的呼吸慢病，40岁以上人群患病比例达到8%，漏诊率达到85%。

　　清华大学电子工程系智能雷达实验室李刚教授，基于国际先进水平的精细化雷达信号处理算法和工程化应用经验，积极探索毫米波雷达在健康医疗领域的应用。清华大学与其技术孵化的高科技企业北京清雷科技有限公司先后与北京大学第三医院、北京妇产医院展开了“慢阻肺合并睡眠呼吸暂停低通气患者的预警与管理”、“基于毫米波雷达观测数据的高龄孕妇夜间监视”等临床研究项目，并取得了阶段性成果。

　　清雷科技研发的“毫米波雷达AI辅助诊疗系统”具有非接触式、不侵犯隐私、全天时持续精准监测等突出优势。设备简单易用，能够被基层卫生工作者和普通居民掌握，实现全病程(诊前、诊中、诊后)、全天时(白天+夜晚)监测，持续生产生命体征数据。结合呼吸慢病知识、睡眠健康知识等知识图谱，通过机器学习医学专家知识和金标准医疗数据，实现睡眠健康分析、呼吸慢病AI辅助诊疗。

　　清雷科技毫米波雷达AI辅助诊疗系统能够有效弥补传统慢病管理中呼吸数据监测的空白，改善当前诊疗模式无预警、预测，及难以长期跟踪的弊端，提升患者依从性。从而形成诊前的潜在疾病预防初筛、诊中的辅助诊疗、诊后的病患持续跟踪监测及疗效评估模式，帮助构建分级诊疗、合理诊治新秩序，打造线上线下充分融合的数字化医疗生态。

　　清华大学和清雷科技运用毫米波智能感知、云计算和人工智能技术，为孕产妇、新生儿、亚健康人群、疾病高风险人群、老年人群等进行持续健康监测，提供用户健康状态评估、日常行为分析、潜在风险预测，满足疾病预防及保健需求。有利于转变从以致病为中心转向以人民健康为中心，实现数字化赋能，从“治已病”向“治未病”转变，不断增强人民群众获得感、幸福感、安全感。