科学结论
PPG + AI = 生命体征监护仪

人们需要改变--需要更便宜的生命体征监护仪，需要更好的慢性病治疗方法，需要指导员工健康计划，需要通过简单易用的生命体征监护仪将个人健康责任重新交到用户手中--这些工具如今都已准备就绪！

保持简单，笨蛋！
使用日常设备

通过使用最无处不在的设备--智能手机
RE.DOCTOR 采用 "KISS "原则，通过生命体征监测器为每个人提供医疗保健服务。

设计中考虑的科学论文

想看看科学是怎么说的吗关于 PPG 和 AI？

这些论文供研究之用，版权归原作者所有。

Chandrasekaran, Vikram.使用智能手机测量生命体征？(2010).
如今，智能手机因其导航、社交网络和多媒体设施等多种功能而越来越受大众欢迎。这些手机配备了高端处理器、高分辨率摄像头、内置传感器（如加速计、方向传感器、光线传感器等）。根据 comScore 的调查，25.3% 的美国成年人在日常生活中使用智能手机。受智能手机的功能及其广泛使用的激励，我把重点放在了将其用于生物医学应用上。在这篇论文中，我提出了一种新的智能手机应用，借助其内置传感器量化心率、呼吸频率和血压等生命体征。通过使用摄像头和麦克风，我展示了如何确定受试者的血压和心率。人们有时会在意想不到的时间和地点遇到晕倒等轻微情况或车祸等致命事故。在这种情况下，如果有一种设备可以测量所有生命体征，那将是非常有用的。本论文的第二部分展示了下一代 9-1-1 电话的新通信模式。在这种新架构中，接线员可以从远程位置控制电话中的多媒体元素。这将有助于接线员或急救人员更好地控制情况。在危急情况下，使用智能手机传输测量到的生命体征可以挽救生命。在当今以语音为导向的 9-1-1 电话中，调度员首先从呼叫者那里收集关键信息（如位置、回拨号码），然后评估情况。与此同时，调度员经常面临 "60 秒难题"，即在 60 秒内，他们需要做出复杂而重要的决定，是否调度，如果调度，调度什么。调度员往往觉得自己缺乏足够的信息，无法做出有把握的调度决定。本系统所描述的远程媒体控制将能够利用新的多媒体技术，在 9-1-1 电话的 60 秒响应窗口内，促进紧急情况下的信息获取和决策。

了解更多信息，请访问使用智能手机测量生命体征

Hoan, Nguyen Van, Jin-Hyeok Park, Suk-Hwan Lee and Ki-Ryong Kwon.基于安卓系统的实时心率测量》（Real-tear Rate Measurement based on Photoplethysmography using Android.(2017).
随着智能手机技术的发展，人们可以通过摄像头采集血压计（PPG）信号并测量心率（HR）。本文介绍了从智能手机摄像头记录的 PPG 信号中提取心率的改进算法，并开发了实时 PPG 信号处理 Android 应用程序。三星智能手机摄像头记录的 400 个视频样本被作为输入数据导入，以便在 MATLAB 上进一步处理和评估算法。开发了优化算法，并在安卓平台上用不同种类的三星智能手机进行了测试。为了评估算法的性能，使用了医疗设备 Beurer BC08 作为参考。根据相关研究，准确度参数包括相对误差小于 5% 的 90% 样本数、人相关性（r）大于 0.9 和标准估计误差（SEE）小于 5 bats-per-minutes（bpm）。

了解更多信息，请访问基于照相血压计的实时心率测量系统

Ong, Ming Chen.使用HRV进行焦虑症测试的移动应用程序》。(2017).
压力是大多数人，尤其是学生和员工面临的最常见问题之一。现在，人类之间的竞争越来越激烈，因为人类的数量与日俱增，而有能力参与这些激烈竞争的人却资源有限。对于焦虑症来说，它是一种患者会经历持续和过度担忧的问题。焦虑症有多种形式，如恐惧、压力、恐慌等。但焦虑症是可以治疗的，目前在药物治疗领域已经有许多有效的治疗方法。这些治疗方法已经证明可以解决患者的焦虑症问题。本项目的主要目的是帮助那些需要即时解决方案的人，以最短的时间、最低廉的成本和最便捷的方式检测和解决他们的焦虑症问题，如压力。这将使用户受益匪浅，而无需花费太多。这个项目的实施是利用摄像头和摄像头周围的手电筒来检测用户的脉搏，然后根据用户的脉搏确定心率变异，并显示他们的压力水平。此外，用户的压力数据还将自动发回服务器，供今后参考，从而提高压力数据的准确性，以利于今后的发展。

慢性病医疗系统需要持续监测患者的生理参数或生命体征。患者身体的生理参数或生命体征。通过这些生命体征信息，医疗专家试图诊断出疾病的行为。疾病的行为。确定这些生命体征之间的关系仍然是研究界的一个大问题。的问题。我们提出了一种复杂的方法来识别三种特定疾病的生命体征之间的关联。我们提出了一种复杂的方法，通过皮尔逊统计相关性分析。我们采集了约 32 名患者的生命体征数据进行分析。实验结果显示，败血症和 IDH 的生命体征有明显的相关性，平均相关系数分别为 0.9 和 0.58。上述相关性的稳定性分别约为 75% 和 90%。

了解更多信息，请访问生命体征的相关分析