智能鞋利用机器学习和深度学习技术进行患者监测和步态分析的演变与挑战

概述

近年来，创新型 "智能鞋 "层出不穷，将物联网（IoT）和可穿戴设备技术融入 "鞋 "中，成为我们日常生活中不可或缺的一部分。智能鞋可以通过鞋中嵌入的电子元件、传感器、微处理器和其他技术，实时监测、获取和分析我们的健康和日常活动数据。

例如，它可以跟踪脚部压力、姿势、身体疲劳、鞋内温度、步数、体重和位置，并利用这些信息提供如何改善健康和健身的建议。

近年来，人们在预防医学方面的健康意识越来越强，这种建议能够为个人用户提供最佳的健康管理，使他们的日常生活更加舒适和健康。

本文对 2017 年至 2023 年发表的相关文献进行了研究，以了解智能鞋类的最新发展、智能鞋类技术如何发展、对我们的生活会产生什么影响以及未来的发展方向并对其未来进行了讨论。报告还指出了当前智能鞋技术的加速发展以及由此带来的日益增长的消费需求。

智能鞋及其在医疗保健领域的应用

智能鞋的用途多种多样，如跟踪运动情况、监测健康状况和检测某些疾病。本节将介绍智能鞋的应用和使用情况。如下图所示，智能鞋主要应用于三个方面：成绩跟踪（PERFORMANCE TRACKING）、监测（MONITORING）和检测与识别（疾病分类）（DETECTION/RECOGNITION）。

智能鞋通过在鞋内集成传感器，可以收集步态数据、体重和行走距离等信息。

系统根据预期用途对收集到的数据进行分析，并可通过智能手机应用程序或其他方式查看结果，用户可根据结果管理自己的健康。例如，该系统可提供步数和步行速度信息，以及与健康相关的建议。

Arduino 或 Raspberry Pi 等小型计算机通常用于处理数据，近年来，通过无线通信传输数据已成为常态。

智能鞋产生的数据分析结果也可以成为获得医疗专业人员帮助的重要手段。但与此同时，由于这些数据涉及个人健康，因此信息安全和隐私保护也非常重要。为了确保临床数据分析的可靠性，智能鞋系统必须具有强大的功能。

智能鞋应用领域 1：性能跟踪

智能鞋已被应用于帮助视障人士、测量运动员的表现以及监测老人和士兵。下图显示了各应用领域相关论文的百分比。

**视力受损者：**全世界约有 22 亿人视力受损或失明。对视障人士来说，独自安全地四处走动是一项重大挑战。智能鞋的应用就是为了解决这一难题。配备超声波传感器的智能鞋可以探测障碍物，并提示用户避开。通过 GPS 跟踪和无线充电系统，它们还可以共享实时位置信息，并在必要时向家人和朋友发送通知。

**运动员成绩测量（运动员）：**智能鞋具备测量速度、压力和加速度等物理参数以及血氧饱和度、体温和血压等生理参数的功能，可准确反映运动员的训练和成绩状况该系统能让运动员准确监测自己的训练和成绩状况。事实证明，使用智能鞋可以提高跑步效率。此外，智能鞋的材料和设计也在不断改进，目前正在开发的智能鞋可支持更舒适、更有效的训练。

**监测老年人（Elderly）：**随着全球老年人口的增加，监测他们的跌倒风险和健康状况是一个重要问题。智能鞋可以帮助痴呆症患者，例如，通过检测老年人的跌倒并使用 GPS 跟踪他们的位置。具有跌倒检测功能的智能鞋可以快速应对紧急情况，确保老年人的安全。

**士兵（军人）：**在军事领域，了解士兵的位置和监测他们在不断变化的情况下的健康状况非常重要。智能鞋可以利用远程通信对士兵进行远程监控，并能通过 GPS 获取准确的位置信息。它们还包括一个紧急按钮，可在紧急情况下向基地求救。

智能鞋应用领域 2：病人监护

智能鞋还被用于远程监控医疗机构和家中的病人。这项技术可用于跟踪日常活动，监测步态有问题的病人，甚至跟踪患有某些疾病（如糖尿病、心脏病和步态障碍）的病人的状况。

人类活动识别（HAR）：人类活动识别被广泛应用于各种领域，包括健康监测、健身追踪和残疾人监测。最近，使用智能鞋进行人体活动识别引起了广泛关注，据报道，安装在手腕和脚踝上的设备也适用于远程人体活动识别。

此外，压力和惯性传感器通常用于 HAR，惯性传感器对动态活动更有效，而压力传感器对静态活动更有效。因此，建议结合使用这两种传感器，以获得最有效的结果。

机器学习（ML）和深度学习（DL）也用于处理传感器数据和识别活动，从而进行高级分析。

**监测糖尿病患者：**糖尿病是一种影响心脏、血管、眼睛、肾脏和神经的慢性疾病，全球估计有 4.22 亿人患有这种疾病。糖尿病足溃疡（DFU）是一种特别严重的并发症，它是糖尿病的常见并发症，容易造成神经损伤和血液循环不良，并可导致严重感染，据报道，约 50%的患者会在五年内死亡据报道，约有 50%的患者会因此在五年内死亡。因此，早期识别和治疗 DFU 非常重要。

智能鞋可以远程监控糖尿病患者，检测 DFU 的早期症状以及关节挛缩、炎症和胼胝形成等前兆。适当的智能鞋选择、患者教育、远程医疗甚至预防性手术治疗相结合，有望预防 DFU 的发病和复发。

在 Moulaei 等人和 Altaf 等人的研究中，开发出了智能鞋，可以准确测量脚压、湿度和温度，并通过蓝牙模块将数据传输到智能手机。另一个例子是 Kularathne 等人开发的 Dia Shoe，这是一种即插即用的设备，可通过移动应用程序有效测量温度、湿度、体重和步数�

此外，Sousa 等人的研究还开发了用于监测足底压力的智能鞋。他们设计了具有无线数据传输功能的集成系统原型，用于监测足底压力和血流量。这些技术可以实时监测患者的足底压力，并协助采取必要的治疗和预防措施。

此外，还开发了一种将智能手表与智能鞋配对使用的系统，该系统使用八个压力传感器监测足底压力，并通过手表发送警报。通过这种方式，利用集成在鞋类中的传感器来准确监测糖尿病患者的足部状况，可以大大降低罹患 DFU 的风险。

**步态分析：**随着年龄的增长，日常生活中足部疼痛可能会加剧。这可能是由于 "足外翻 "或 "足内翻 "引起的，"足外翻 "是指重心放在足的外侧，"足内翻 "是指重心放在足的内侧。如果不及时治疗这些足部异常，就会发展成严重的步态障碍问题。因此，在日常生活和康复过程中保持正确的姿势非常重要。

近年来，智能鞋作为一种利用生理参数评估步态和行动障碍的工具也受到了关注。一项研究报告指出，步态受年龄、性格甚至情绪的影响。这些因素对日常生活有重大影响，步态障碍会对生活质量产生负面影响。

人们提出了各种方法，包括用软质材料制成的智能鞋垫，用于辅助治疗步态失调。这种鞋垫可以实时分析步态障碍，同时保持舒适。

步态分析涉及一系列参数，如肌肉力量、关节运动、压力分布和足底压力。有些方法使用惯性传感器或 ML/DL 技术来测量和分析步态模式。这可以提供步长、速度和足部运动的详细情况。

智能鞋中还采用了一系列先进技术，用于监测行走时的姿势。例如，PODOSmart 系统利用无线传感器技术和微处理器来测量时空和运动步态参数。

此外，利用 Tread Port 虚拟现实系统进行步态训练的智能鞋也正在开发中。这项技术有望提高步态障碍的康复效果。最近还推出了由轻质柔性材料制成的智能鞋，以提供更舒适、更有效的行走辅助工具。

行走残疾辅助技术日新月异，正在成为许多人未来生活中的重要工具。

智能鞋类应用领域 3：检测和识别（故障分类）

从智能鞋的传感器获得的物理和生理数据通常是随时间积累的时间序列数据，人工从这些数据中提取和分析必要的信息非常耗时。因此，ML 和 DL 技术也被用于分析智能鞋获取的数据。

例如，Jain 等人利用加速度计数据将步态模式分为三类。Aqueveque 等人也分析了来自特制传感器的压力数据来对步态模式进行分类。各种基于 ML 和 DL 的方法都被用来对步态模式进行分类。

还有人尝试根据智能鞋的数据，利用神经网络识别脚的内倾（过度内倾）和外倾（过度外倾）。

跌倒检测是另一个重要问题，尤其是对老年人和康复病人而言。跌倒是一种危险的意外事故，许多智能鞋都是为了防止跌倒而开发的。

使用的传感器类型和数据采集设置对步态模式分析有重大影响。例如，选择数据采集的带宽和采样频率对步态模式的准确分类非常重要。一项研究表明，结合无线技术和移动应用的智能鞋可以有效地进行步态分析、髋关节术后康复，甚至是跌倒检测。

使用智能鞋分析步态模式对帕金森病（PD）患者的康复过程也有帮助。此外，还开发了智能袜子，用于测量足底压力和分析步态模式。

智能鞋市场

智能鞋是一种融合了新技术的产品，正在吸引越来越多的人，尤其是年轻一代的兴趣。智能鞋可以为个人用户提供量身定制的反馈和建议，使其成为日常健康管理和提高表现的有用工具。

预计 2023 年至 2033 年期间，智能鞋类市场的复合年增长率（CAGR）将达到 22.7%。2023 年的市场规模预计为 2.69 亿美元，到 2033 年有望超过 21 亿美元。

为了满足消费者的不同需求，各公司都在竞争。然而，智能鞋的设计越复杂，制造成本往往就越高。换句话说，产品越先进，技术难度就越大，价格也会相应提高。

尽管如此，人们对智能鞋的兴趣仍在逐年增长，制造商也在不断改进技术以满足需求。市场上有许多不同类型的智能鞋，每家公司都提供各种功能和设计。

下表还汇总了市场上提供的智能鞋的详细情况。智能鞋的市场占有率将继续提高。我们将对各制造商采用何种技术和提供何种产品拭目以待。

智能鞋可以通过监测用户的健康状况和提供个性化反馈来支持健康管理。定制智能鞋配备传感器、控制器和处理器，可分析步态和身体模式，并充当辅助设备。本文进行的研究得出了几项重要发现。

首先，集成在智能鞋中的传感器技术已经发展到可以提供详细的健康和健身数据分析的阶段。例如，可以跟踪各种健康指标，包括血氧水平、心率和能量消耗。

ML 和 DL 算法也已发展到可以提高智能鞋数据分析的准确性并及早发现健康问题的阶段。针对视障人士的辅助功能也在不断推出，如障碍物检测、GPS 跟踪和基于机器学习的物体识别，同时还在开发支持更独立移动的技术。

此外，无线通信技术能够向智能手机和其他设备发送实时警报和更新信息，这对糖尿病患者和步态障碍患者的医疗保健非常有用。例如，监测足底压力、温度和湿度的智能鞋已被证明能有效预防和管理糖尿病足溃疡（DFU）。

另据报道，优化采样率对于提高数据分析的准确性非常重要。自适应采样算法的开发使智能鞋能够根据用户的活动水平调整数据收集。此外，还可以使用智能手机应用程序收集和分析数据，从而促进健康监测以及与医疗保健提供者共享信息。

然而，智能鞋的电池寿命问题仍然是一个挑战。为了解决这个问题，人们正在引入行走能量回收和储能技术，为智能鞋的传感器和电子元件供电。然而，加入这些先进功能会增加产品成本，因此有必要创造出具有成本效益且能为广大消费者所接受的产品。

未来智能鞋类的研究方向包括传感器技术的进一步发展，预计这将促使开发新的传感器，以监测更广泛的健康指标，如血流量和肌肉活动。能量收集和储存方面的研究也很重要，这需要能够从行走中有效收集能量并能长时间使用的新设计。

此外，还引入了机器学习和人工智能技术，利用智能鞋诊断和治疗疾病。这有望实现个性化健康管理，提高生活质量。

此外，重要的是要开发支持残疾人的新技术和新功能，并研究如何将智能鞋与现有的辅助设备结合起来。还需要开发新的协议来加强设备的安全性和保护隐私。

随着智能鞋类在市场上的日益普及，如何为消费者提供易于使用且具有成本效益的产品将是一项挑战。

总结

智能鞋是可穿戴技术领域的一大进步，在医疗保健、辅助技术和医疗应用方面有许多潜在的应用。先进的传感器技术、能量收集系统和机器学习算法的集成有望彻底改变个人医疗保健，并显著提高残疾人的生活质量。

然而，在广泛采用这项技术之前，仍有一些挑战需要克服。改善智能鞋的舒适度和设计、降低成本以及确保数据隐私和安全都非常重要。未来还需要研究如何将智能鞋与其他智能设备集成，如何采用可持续材料和制造工艺，以及开发更高效的能量收集和储存系统。