慢性瘙癢可能由多種疾病引起，包括濕疹和牛皮癬。瘙癢會導致抓撓行為，從而影響人們的睡眠、工作效率、情緒和整體健康。因此，慢性瘙癢的客觀測量對于改善患者的醫療護理狀況非常重要。目前，可穿戴設備已經在抓撓行為檢測方面展現出前景，不過現有的大部分可穿戴設備無法評估劃痕強度，從而無法全面了解瘙癢對個體造成的影響。

據麥姆斯咨詢報道，近期，美國卡耐基梅隆大學機器人研究所（Robotics Institute，Carnegie Mellon University）等機構的研究人員開發出一種多模態傳感指環，可以戴在手指上用于測量劃痕強度，能夠區分不同類型和強度的抓撓行為。該指環的進一步發展將有助于更加一致和全面地測量抓撓行為，幫助醫生和患者更好地了解和治療慢性瘙癢。相關研究成果以“A multimodal sensing ring for quantification of scratch intensity”為題發表在Communications Medicine期刊上。

在這項工作中，研究人員提出一套用于量化劃痕強度的系統架構，包括多模態可穿戴指環、從壓敏平板電腦捕獲劃痕強度真實數據的方法，以及用于在0 ~ 600 mW功率范圍內回歸劃痕強度的監督式機器學習算法。多模態指環由一個三軸加速度計和一個振動接觸式麥克風組成，能夠為抓撓行為提供互補的聲學和力學特征。這些傳感器可用于捕獲低頻手指和手臂運動，以及從指甲傳播到指環的高頻振動。對于原始傳感器數據的處理，是通過提取頻率特征并使用兩種機器學習算法對原始數據進行分析，以實時評估抓撓行為和劃痕強度。為了訓練劃痕強度算法，研究人員采用了嵌入壓力傳感器陣列的觸摸敏感表面（即壓敏平板電腦）自動生成強度標簽的方法。

多模態可穿戴指環及其從抓撓行為中捕獲的原始數據

通過機器學習算法實時評估抓撓行為和劃痕強度

研究人員通過對來自20名健康受試者的數據進行留一受試者（LOSO）交叉驗證（CV）來評估該多模態算法的分析能力，證明了所提出的多模態指環在0 ~ 600 mW功率范圍內能夠準確評估劃痕強度，其平均絕對誤差（MAE）為49.71 mW。此外，這種多模態傳感策略在劃痕檢測中具有顯著優勢，使用加速度計和接觸式麥克風組合的模型可實現89.98%的精度，而僅使用加速度計和僅使用接觸式麥克風的模型精度分別為86.24%和79.98%。

此外，與現有的僅能在特定時間點捕捉瘙癢癥狀的患者報告量表相比，這項研究所提出的技術有望對抓撓行為提供持續監測，從而為醫生和患者減輕工作量。

通過留一受試者交叉驗證來評估多模態算法對劃痕數據的分析能力

研究人員稱，雖然目前的研究重點是將抓撓行為與其他日常行為區分開來，但在未來的研究工作中，還可以將揉捏、摳挑和摩擦等與抓撓類似的日常行為納入研究。

總之，這項研究工作提出了一種可穿戴多模態傳感指環，不僅可用于抓撓檢測，還可以量化劃痕強度，這兩個指標對于追蹤瘙癢癥狀至關重要。在臨床試驗中，該可穿戴指環及多模態算法系統可以通過實時信號直接反映抓撓行為，為研究人員和臨床醫生提供更深入的治療參考。通過提供劃痕的直接客觀量化結果，該多模態指環將幫助改善患者的治療效果，并有助于治療方法的發現和驗證。

審核編輯：劉清