332万元！厦门大学附属心血管病医院拟转化6项健康监测系统知识产权

近日，厦门大学附属心血管病医院发布科技成果转化公示，医院拟通过实施许可与合作开发的方式，将“一种多设备协同的康复评估系统及方法”等6项知识产权进行转化，交易总额为人民币332万元。根据公示，该专利技术发明人为陈媛及其团队，协议达成后，研发团队将与被许可方厦门福慧康电子科技有限公司继续合作开发。

该技术包整合睡眠监测、疾病风险预测、康复评估三大核心技术体系，以多设备协同、多模态时序信号分析为核心，实现全天候、多场景的非侵入式健康监测与智能评估预警。

心血管疾病等慢性疾病的早期筛查与全天候监测是健康管理的核心环节，而步态特征、心率变异性等生理指标的异常变化，更是心血管疾病、神经退行性疾病的重要早期预警信号。

在临床实践中，慢性疾病筛查主要依赖医院开展的阶段性静态检测，家庭与社区场景则通过各类便携监测设备进行监测，但二者均难以对人体动态生理指标与运动特征实现连续、全面的捕捉，致使疾病早期风险容易被忽视。这已成为制约慢性疾病早筛早治与康复效果评估的关键难题。

当前健康监测需求覆盖慢病预防、疾病风险预警、术后康复评估等多个场景，既需要在日常生活动态中捕捉步态周期、足底压力、心率呼吸等多维度数据，也需要通过长期连续监测构建个人健康画像，实现疾病风险的精准预判。而健康监测领域的主流解决方案，虽有商用便携设备实现基础生理指标记录，临床也有专业设备开展步态分析等专项检测，但二者相互割裂，无法形成数据闭环。

更关键的是，现有监测方案普遍采用单设备、单模态数据采集的设计思路，这一模式存在先天缺陷：单一穿戴设备仅能记录心率、步数等基础数据，无法捕捉步态动力学特征与宏观运动状态；单一专业检测设备仅能完成专项指标分析，且受场景限制无法实现日常监测，导致监测数据维度缺失、关联性弱，难以支撑疾病风险的精准预测。

同时，传统监测设备缺乏有效的多设备协同与数据融合机制，不同设备采集的数据存在时空不同步、误差无法交叉验证的问题。比如足底压力设备与心率监测设备的采集时钟不一致，数据融合分析失去基础，进一步降低了监测结果的参考价值。

此外，现有监测方案存在明显的场景割裂与监测盲区，白天依赖穿戴设备采集数据，夜间则因穿戴舒适度问题导致数据中断，且非接触式监测设备多仅应用于单一睡眠场景，无法与穿戴设备数据联动，难以实现全天候、多场景的连续监测，无法完整捕捉人体生理与运动指标的变化规律。

除此之外，现有监测技术的数据分析能力不足，多数设备仅能完成数据记录，缺乏结合临床诊疗标准的机器学习分析模型，无法识别步态模式、生理指标与疾病风险的内在关联，更无法根据个体数据生成个性化的健康建议与风险预警。部分具备分析功能的系统，也因数据维度单一、精准度不足，导致预警结果参考价值低，难以满足临床疾病早筛、康复评估与家庭健康管理的实际需求。

这些问题使得健康监测领域急需一套兼具多维度采集、多设备协同、全场景适配的智能监测体系，破解当前疾病预警精准性低、健康监测不连续的行业困境。

针对健康监测领域数据片面、同步性差、场景适配弱、预警缺乏临床支撑等核心痛点，团队提出了多设备协同与多模态融合的解决方案。该技术包通过多设备协同采集、高精度时空同步校准、临床级智能分析实现了基础数据记录到临床可参考的疾病风险预警的升级，并延伸覆盖康复评估、睡眠监测等多元场景。

数据采集环节，团队采用了构建非接触式与穿戴式设备协同的多维体征采集体系，实现数据互补全覆盖。

其中，毫米波设备在无感状态下捕捉宏观运动轨迹，并同步提取心率、呼吸频率等生命体征；足底压力传感鞋垫精细化采集步态周期中的足底压力分布，计算步幅、步速、对称性等动力学参数；智能手环则持续监测运动强度、心率变异性（HRV）及睡眠相关生理指标。三类设备从全局到局部、从运动到生理，形成多维度、高冗余的数据互补体系，全面覆盖日常活动、静息及睡眠状态下的关键健康信号。

数据验证环节，团队通过时空同步与交叉验证机制，从源头保障监测数据的临床级可靠性。

其设备中央处理单元通过高精度时间戳同步算法，可实现多源设备数据的精准时空对齐。一方面，设备会将毫米波检测到的步态起止事件与足底压力突变点进行交叉验证，动态校准步态周期参数。另一方面，设备还可以结合自适应信号滤波技术有效抑制环境噪声与个体差异干扰，显著降低单一设备的系统性误差与随机误差。

数据分析环节，团队构建了融合临床知识的智能分析与精准预警体系，可实现数据价值深度转化。

系统内置依托机器学习技术的风险预测模型与心血管健康评估模块，可精准识别步态节律紊乱、心率变异性异常等多模态指标的协同偏离模式，并将其与心血管疾病、神经退行性疾病等高风险状态建立关联，从而实现早期风险提示。与此同时，异常警报模块能够实时反馈用户运动状态，并结合个体历史数据生成个性化健康建议。这一体系既满足普通人群慢性病早期筛查的需求，也为术后或慢性病康复人群提供专业级的指标追踪与方案调整依据，形成“监测—分析—预警—指导”的闭环管理模式。

不仅如此，基于“穿戴+非接触”双模监测策略，该系统还实现了全天候、多场景的无缝连续监测，有效突破传统方案存在的时空割裂瓶颈。

基于各个环节的技术创新，团队形成了“专利+软著”一体化的完整知识产权布局，并通过标准化通信协议，支持多品牌设备的灵活接入，显著降低产业化集成成本。

随着慢病管理与健康监测需求的持续升级，全球多设备协同健康监测市场进入快速发展期。国内外企业与科研机构纷纷布局，围绕设备协同、数据融合、场景适配等核心痛点开展技术创新，形成“消费级健康设备迭代+医用级监测系统落地”的竞争格局，相关产品技术参数与研究进度均有公开信息佐证。

华为在健康监测领域以穿戴设备为核心，构建了“智能手环/手表+华为运动健康APP+第三方设备联动”的生态体系。其最新推出的华为Watch GT 6 Pro搭载多传感器融合方案，内置心率传感器、加速度计、陀螺仪等组件，可监测心率变异性、运动轨迹、睡眠质量等基础数据，支持与华为智能体脂秤、血压计等设备实现数据互通，初步具备多设备数据整合能力。该产品通过算法模型分析运动与生理指标的关联，能提供心血管健康风险筛查、睡眠呼吸暂停预警等功能，适用于日常健康管理场景，目前已实现商业化量产。

苹果正以Apple Watch为核心构建健康监测生态，其最新款Apple Watch Series 11搭载升级后的传感器阵列，可支持心率、心电、血氧、运动轨迹、睡眠质量等多维度数据采集，并通过Health app实现与血糖仪、体重秤等第三方健康设备的数据互通。产品内置的“心脏监测”功能能够检测心率异常与房颤风险，“睡眠分析”功能则可评估睡眠阶段与呼吸频率变化，借助机器学习算法完成基础健康风险预警。目前，该产品已在全球范围内量产并投入销售。

乐普医疗作为国内心血管医疗设备领域的龙头企业，其产品“同心管家Checkme Lite”构建了“智能穿戴设备+健康管理平台+远程医疗服务”的一体化慢病监测解决方案。该方案依托人工智能算法，可精准识别并分析多达45种心电异常事件，设备小巧便携、操作简单易懂，同时融合AI极速分析预警、人工干预、心内专家报告解读、一对一视频问诊等功能，并能协同线下2000余家医院提供就医指导，广泛应用于家庭慢病管理、社区健康筛查、心血管疾病术后随访等场景。

整体来看，当前健康监测领域正呈现多元化、协同化的发展趋势，不同企业从自身优势出发，探索着各具特色的发展路径。消费电子企业以穿戴设备为核心，持续丰富日常健康管理生态；医疗科技企业则深入慢病管理与临床服务，推动专业医疗场景的应用创新。这些实践共同推动了整个行业向精准化、系统化方向演进。未来，行业将继续朝着更智能、更临床适配、更全周期管理的方向发展，为个人健康与专业医疗提供更有力的支持。