一种可穿戴智能鞋垫系统能够实时监测人们的走路、跑步和站立方式，帮助用户改善姿势，并提供从足底筋膜炎到帕金森病等疾病的早期预警。这种智能鞋垫系统内置22个微型压力传感器，通过鞋面的小型太阳能板供电，能够收集并分析详细的生物力学数据，这些数据具有高度个性化的特征，如同人体的指纹一样独特。 该系统的研究人员来自俄亥俄州立大学材料科学与工程系，主要研究者为副教授景华·李和博士生王琦。智能鞋垫系统通过蓝牙将数据传输到智能手机，供用户进行快速而详细的数据分析。景华·李表示，身体内部蕴含着许多我们未意识到的有用信息，这些信息会随着时间变化，因此研究团队的目标是通过电子设备提取和解码这些信号，促进更有效的自我健康监测。 目前市场上已有其他智能鞋垫产品，但这些产品的性能不稳定，且存在低能耗的问题。景华·李和王琦的研发团队针对这些问题进行了改进，确保新装置具有高度耐用性、数据收集和分析的高精度，以及持续可靠的能源供应。研究团队使用了一种高级机器学习模型，使鞋垫能够识别包括坐、站、跑、蹲在内的八种运动状态。由于鞋垫材料柔韧且安全，该装置可以像智能手表一样在日常活动中长期使用，不会对用户造成任何伤害。 智能鞋垫系统通过对比用户在不同活动中的脚底压力分布，发现走路时压力从脚跟逐渐转移到脚趾，而跑步时几乎所有传感器同时受到压力。此外，走路过程中压力的持续时间占整个周期的约一半，而跑步过程中这一时间仅占约四分之一。因此，该装置可用于足底压力相关疾病（如糖尿病足溃疡）、肌肉骨骼疾病（如足底筋膜炎）和神经疾病（如帕金森病）的早期检测和诊断。研究人员表示，未来该系统还可能用于个性化健康管理，包括实时纠正姿势、预防和监测运动损伤，甚至定制化健身训练。 研究表明，经过180,000次的压缩和解压缩循环测试后，智能鞋垫系统性能没有显著下降，显示出其长期耐用性。研究人员预计，该技术将在未来三到五年内投入商业使用。进一步的工作将集中在改善系统的姿态识别能力上，以适用于更多样化的人群。 业内人士对这项技术高度评价，认为其在生物力学数据的高分辨率、自供电能力以及与机器学习算法的结合方面有显著创新，具有广阔的应用前景。参与研究的还包括来自兰州大学的多位专家，该团队致力于提升智能健康监测技术的实用性和可靠性。