有没有一种舒适无感、不侵犯用户隐私、又可以精准实现生命体征探测的技术？
答案是肯定的。
毫米波生物雷达技术正以其可无感、非接触式、精准探测使用者的生命体征而被广泛应用于养老、婴儿看护、病人监护、健康早筛、睡眠追踪等诸多领域。
希卡立，正是这样一家致力于将毫米波生物雷达技术应用于心脏健康、呼吸健康、睡眠健康等领域并打造高精度的非接触生命体征监测产品和解决方案的公司。
这家由上海交通大学科研团队孵化的公司，自成立后曾多次囊获医疗和人工智能领域大奖。在国家卫健委主办的2023年第一届全国数字健康创新应用大赛上，团队更是联合上海交通大学医学院附属瑞金医院，揽获了医学人工智能主题赛一等奖。
也是出于对希卡立团队毫米波生物雷达技术的高度认可，2023年，泓诺创投以千万级资金独家投资了希卡立。
面向心肺慢病、睡眠监测等领域，打造毫米波生物雷达解决方案
72岁的王大爷是希卡立心血管健康筛查产品的种子用户之一，招募时，王大爷刚因为心梗住进了上海某三甲医院的CCU（心脏ICU）。安装两个血管支架后，王大爷顺利出院，女儿刘女士却对出院预后存在担忧：支架能够坚持多久？下次心梗之前如何提前知晓？出于这一担忧，刘女士接受了希卡立的种子用户招募。
在听到要接受健康监测时，王大爷一开始是抗拒的，但是了解到希卡立床下生物雷达监测产品可以做到无需佩戴、无接触、安装后无需任何额外操作的“非侵入真无感”的特点后，欣然接受了监测。
希卡立的无感心脏健康监测设备被安装在了王大爷的床下，在居家监测大约一个月后，设备发现王大爷心律不齐发作频率增高、心率异常偏高，并发出了心脏健康报警，建议王大爷前往医院复诊。前往医院后，通过医生的检查，发现王大爷患上了心梗的后遗症——扩张性心肌病，并在医生的建议下开始服药，避免了不及时治疗导致的疾病进一步恶化。
希卡立体征监测设备
这正是希卡立的愿景：通过尖端生物雷达科技，助力用户实现无感、精准、低成本的健康筛查，实现疾病的早发现、早治疗。
而在具体的生命健康细分领域选择上，希卡立率先切入了心肺慢病监测及睡眠监测两个领域。一方面，相关领域本身有着庞大的未被满足的市场需求；另一方面，相关领域有着一定的患者基础，这使得希卡立可以基于数据进行解决方案的打造及算法的更新迭代。
从心肺慢病领域来看，我国当前预估心血管疾病患者高达3.3亿。其中，每年突发急性心梗的患者约100万人，死亡率可高达30%，即使经过抢救顺利出院，心梗后1年内的死亡率仍然高达20%，这是由于在心梗后，还有许多并发症随之而来。心血管疾病严重影响着人们的生命健康安全。
而过往由于受技术限制，患者、尤其是有心脏问题的患者，很难及时了解自己的心脏健康情况，往往需要在某一天预约某个大夫，挂号并在医院做一系列检查，背上24小时以上Holter，找到医生解读数据，才能获得结论。复杂的诊断流程导致了心脏问题患者对自身疾病发展进程知晓程度较低，患者由于缺少数据反馈，对疾病管理依从性也较差，往往错过发病最佳救治时机。
从睡眠领域来看，快节奏的社会环境因素等影响下，当前中国成年人失眠发生率高达38.2%，超过3亿中国成人有着睡眠障碍。并且部分人群面临睡眠呼吸暂停等问题，导致睡眠过程中血氧降低，增加心血管负担，影响睡眠质量，情况严重时甚至可导致猝死。从婴幼儿来看，由于超过74%的早产儿患有间歇性缺氧、口呼吸、嗜睡等诸多问题，相关睡眠和呼吸检测需求也十分旺盛。但是临床多采用多导睡眠仪PSG，使用者往往需要在特定医院环境下使用，存在设备难预约、睡眠环境不舒适、对婴幼儿皮肤不友好等痛点。
对心肺慢病监测及睡眠监测领域市场及需求的深入理解，使得希卡立推出了多款监测仪产品，用于睡眠监测、卧床体征监测、呼吸暂停监测、心肺慢病监测等。而无感及无需操作的特点，也使得其适用于老人、儿童及心脑血管慢病人群的长期健康监测。据悉，希卡立对于呼吸率的监测误差小于 1bpm、对心率的监测误差小于 2bpm，对睡眠时间点监测的误差小于10分钟，对睡眠呼吸暂停监测的精度超过90%，对心律不齐监测的精度超过90%。
目前，多家机构纷纷与其达成合作。希卡立向太保家园、福寿康、万达信息等知名公司出售其方案/技术服务；解决方案已经覆盖国内20余个省份、并拓展海外客户，实现对长者夜晚的安全防护与疾病风险预警。
希卡立科技与福寿康集团达成战略合作关系
打造全栈软硬一体生物雷达系统，医工协同迭代核心诊断模型及算法
能够通过无感非接触的方式，打造对包括心律不齐、房颤、慢阻肺、睡眠呼吸暂停在内的25种心肺慢病以及睡眠质量进行长期追踪的产品，与希卡立背后的优势技术有关。
1、全栈自研软硬件一体生物雷达系统，奠定医疗级应用基础
提到希卡立，可能不得不提及其灵魂核心人物——希卡立创始人、上海交通大学教授顾昌展。而顾昌展教授创业背后，则是一个海归高科技人才报效祖国的故事。
顾昌展，希卡立董事长兼首席科学家、上海交通大学副教授，射频异质异构集成全国重点实验室、人工智能教育重点实验室骨干，主持或作为研究骨干参与国家自然科学基金、国家重点研发计划等国家级、省部级以及重点企业合作课题10余项
早在2007年，他便已经在开始进行生物雷达的研究，是国内这一领域的拓荒者之一。而2019年回国之前，顾昌展教授更是在Google美国硅谷总部工作，作为主要技术人员参与了Google ATAP实验室的毫米波雷达手势交互技术研究，并负责了Google Pixel 4手机的雷达模组设计。作为射频技术负责人，顾教授参与研发了世界上第一颗消费级毫米波雷达芯片以及世界上第一款集成毫米波传感技术的消费硬件产品。
在深入参与项目的过程中，他意识到中国拥有全世界最完备的消费硬件产品供应链体系。这也让在消费级毫米波技术方面具备大量科研和工业经验的他决心回国。2019年，他加入到上海交通大学。随后疫情的发生使得社会对疾病健康认识观念有了转变，也在一定程度上影响了他的创业选择。2022年，希卡立得以成立。
前期调研产业的过程中，希卡立团队意识到了一个核心问题：市面上的毫米波雷达芯片在医疗领域的不适用——绝大部分毫米波雷达芯片为汽车应用场景所设计；此外大多数产品是基于芯片公司的参考设计，同质化严重。希卡立则试图从底层实现产品定制，以便获取更有价值的医疗级数据，从数据端构建起自身壁垒。
一方面，顾昌展教授在全球科技巨头的从业经历发挥了作用。国内做雷达研究的科研团队，多专注信号处理，外协或者直接采购商用雷达芯片整体方案。而顾昌展教授本身研究方向是射频系统，且在Marvell等顶级芯片公司参与射频芯片研发、在Google期间作为射频系统负责人参与定义了世界上第一颗消费级雷达芯片。在雷达系统的硬件底层，他积累了“know-how”的经验。
另一方面，希卡立团队依托毛军发院士领导的射频异质异构集成全国重点实验室，专注于后摩尔时代从“集成电路”到“集成系统”的研究，探索利用异质异构技术路线实现毫米波芯片的性能提升。
也是在上述基础上，希卡立团队自研了全双工天线、芯片封装天线、直流耦合中频放大器等关键器件，并与战略伙伴合作定制化开发了高性能低成本的生物雷达片上系统，在此基础上开发了定制化的生命体征探测算法。希卡立团队另辟蹊径从雷达硬件底层实现技术突破，获取高保真的生命体征信号，奠定了生物医学雷达迈向医疗级应用的基础。也是基于这一突破，希卡立团队实现了对呼吸相信息、心跳多普勒心动图等重要医疗级参数指标的探测，进一步提升了产品性能。而通过全栈自研的软硬件一体生物雷达系统，希卡立促成了整体硬件成本的降低。
近日，由于顾昌展教授在生物雷达研究方面的突出贡献及行业影响力，IEEE生物医学工程学会（EMBS）更是特邀请顾教授联合来自上海交通大学医学院附属上海市第一人民医院、国妇婴医院、瑞金医院等多位医生，在生物医学领域权威学术期刊IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology上发表了关于生物雷达医学应用进展的特邀综述论文《A Review on Recent Advancements of Biomedical Radar for Clinical Applications》，总结了近年来生物雷达领域在小型化、灵敏度、信号处理、机器学习等领域的突破，以及在临床诊断、老人护理、医疗保健领域的未来发展趋势，获得业内广泛关注。
2、坚持医工结合，迭代生命体征算法及智能预警模型
科学技术要实现在医疗领域的应用，医工结合不可或缺。
依托上海交通大学丰富的附属医院资源，希卡立团队与多家上海知名三甲医院展开了技术合作，积累了超过5000小时的大量临床数据，数据的稳定性、可靠性也经由了实验室和医院临床的双重验证。值得指出的是，上海交通大学本身在校内设有医工交叉研究基金，支持技术在医疗场景的落地；且基金申报由上海交通大学医学院临床医生牵头，这也意味着需求来自真实的临床一线。上海交大医学院在临床医学方面排名全国第一，有着十几家顶级附属医院，也使得临床研究可以快速开展。
目前，希卡立团队根据具体需求，与不同医院或不同科室进行着合作，合作内容包括睡眠、生命体征探测、心血管疾病筛查、婴儿和儿童监测等。例如，在上海交通大学医工交叉研究基金重点项目支持下，其与上海交通大学医学院附属国际和平妇幼保健院合作，针对早产儿间歇性缺氧的难题，提出了基于生物雷达的呼吸暂停检测，并实现了基于临床数据大模型的AI智能检测新生儿呼吸暂停，目前正与知名婴儿恒温箱品牌合作，实现医疗器械落地；针对心血管疾病，其和上海交通大学医学院附属瑞金医院和第六人民医院合作，专注于在临床场景的多普勒心动图检测，目前已在门诊预检中通过毫米波多普勒心动图技术成功识别房颤等多种心血管疾病；其与瑞金医院的合作，入选了2023世界人工智能大会SAIL奖TOP30榜单，并获得了国家卫健委主办的第一届全国数字健康创新应用大赛医学人工智能主题赛全国一等奖。
上海某三甲医院心内科监护室数据验证。从图中可以看到，心律波形可从雷达波形中精确提取，与参考心电图比较，波形周期及细节均具有较高一致性
基于与三甲医院的合作，在大量医院真实病例、大量医疗金标准数据、大量医生信息输入的加持、AI模型的训练下，希卡立实现了两大突破：一是数据层，生物雷达可收集更准确的心肺数据；二是应用层，通过沉淀下的疾病算法，AI大脑能够对疾病作出精准预警。
从数据层来看，希卡立团队近日提出了一种新型矢量解调算法VAD，解决了现有算法的IQ失配和时变直流偏移问题。这使得生物雷达在极端场景下也能良好的收集并分析数据，保证疾病分析大脑的输入信息质量。而在上海某三甲医院进行的测试中，实验针对五名不同性别、不同体态、不同心脏情况的受试者展开，发现基于新解调算法能够更加精准的测得对象的心跳时间信息，从而计算得到更加精准的R-R间期和R-T间期，平均精度分别达到了97%和93%。相关成果日前已发表在微波领域的顶级学术期刊IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques，并已申请两项发明专利，这也意味着希卡立毫米波生物雷达能够在非理想情况中稳定准确地检测心脏健康数据。
从应用层方面，希卡立日前更新迭代了“睡眠呼吸暂停判断”、“心脏疾病筛查”两套算法。
睡眠呼吸暂停判断本身基于多维度参数，包括睡眠期间的呼吸频率、幅度、相位等。在三甲医院开展的实验中，希卡立完成了AI模型的三大升级：
1） 在不同睡姿（趴卧、仰卧、侧卧）下都能精准的监测到呼吸暂停；
2） 可以准确的监测到OSA（阻塞性）、CSA（中枢性）、低通气这三种呼吸暂停模式；
3） 在深睡、浅睡、REM等不同的睡眠阶段，虽然存在不同的睡眠模式，但是都可以精准的发现睡眠呼吸暂停。
实验测量显示团队生物雷达测得的呼吸间期（RRI）、吸气持续时间（ID）和呼气持续时间（ED）的准确度分别达到97%、93%和92%，这为居家睡眠呼吸暂停提供了准确、便捷的监测方法，也意味着其可能成为未来医疗物联网的一部分。另外，研究还发现利用呼吸信息辅助睡眠分期的判断新方式，这也使得毫米波生物雷达输出的睡眠分期更加精准。
心脏疾病筛查方面，已有研究表明R-R间期变异性的降低是充血性心力衰竭、左心室功能不全、冠状动脉疾病、糖尿病性神经病变等疾病的提前预测指标；此外，R-R间期的长程监测还可以用于疾病愈后监测，比如急性心肌梗死幸存者二次发作的监测。
而在上海某三甲医院的心电图（ECG）检测间内，希卡立同步设置了生物雷达，累计采集到60位患者准确的R-R间期和R-T间期数据，输入心脏疾病判断模型，成功判断了房颤、房性早搏、窦性心动过速、窦性心动过缓等四种心脏疾病，并与ECG判断结果相同。这一突破对于心脏疾病的长期管理有重大意义，可以以舒适无感的方式，实现心血管疾病的早筛与疾病预后监测。
目前，希卡立团队仍在进一步扩大与医院合作的范围，进一步将毫米波生物雷达应用于医疗诊断中。随着生物毫米波雷达技术进一步发展，我们相信以希卡立等为代表的企业将为整个医疗行业带来完全不同的诊断方式，推动整个行业迈向无感、精准诊断时代。
