用于生理状况和活动监测的可穿戴传感器综述

根据世界卫生组织（WHO）的数据，过去二十年，全球医疗保健支出已飙升至GDP总量的11.9%（约11万亿美元），欧盟的公共医疗支出约占其GDP的8.1%（约11.8亿欧元）。由于人力资源和设施有限，因此，了解这些支出模式对于政策制定者和医疗服务提供者最大限度地提供所需服务至关重要。传统医疗诊断方法包括侵入性检测和分析，通常需要利用复杂的大型设备。这些因素限制了大部分人获得初级医疗保健和诊断服务的便捷性。并且，部分人群不适合基于血液检测的侵入性诊断。例如，对于老年人来说，由于皮肤较薄，血管脆弱，血液采样可能具有挑战性。同样，婴儿的免疫系统尚未发育成熟，血管脆弱，血容量低。此外，基于血液的诊断无法对人体生理状况和活动进行实时和连续监测。在这种情况下，人们需要轻便、低成本、高效率的非侵入性诊断工具。这些工具必须能够实时监测患者的病理状态，并为预防性诊断和个性化治疗提供重要依据。材料科学、电子学和纳米技术的最新进展，使业界能够制造轻巧、柔性的传感器，并嵌入可穿戴设备，以非侵入方式持续监测生命体征。

可穿戴设备包含可佩戴在用户身体上或整合到衣物中的分析传感器。作为物联网（IoT）的一部分，可穿戴传感器可以跟踪人体活动、监测用户健康状况并实时传输数据。此类设备可快速提供基线值，并对监测数据中可能出现的异常发出警报。智能手表、耳机和智能眼镜中包含的先进微型可穿戴传感器，能够持续提供有关患者生理状态的信息。例如，集成了传感器的智能手表可以测量血氧饱和度、心率和呼吸频率等关键生物计量指标。这些先进传感器使医疗保健专业人员能够监测用户的生理参数，以进行早期和预防性治疗。现在，已有研究可穿戴设备集成传感器，以监测各种生物体液中的生物标志物浓度变化。

其中，有些非侵入性可穿戴设备可以进一步与靶向给药系统集成，从而实现诊断和治疗。大多数可穿戴设备由电池供电，可能需要经常充电，这对长期监测来说是一大挑战。人们对能够利用用户的机械运动，并将其转换为电能为这些可穿戴设备供电的自供电可穿戴传感器进行了大量研究。摩擦电、压电和热电发电机可将机械能和热能转化为电能。

本综述中讨论的非侵入性代谢物传感和人体活动监测示意图

据麦姆斯咨询介绍，芬兰坦佩雷大学的研究人员在Small Science期刊上发表了一篇题为“Wearable Sensors for Physiological Condition and Activity Monitoring”的综述性文章。文章简要讨论了可穿戴传感器技术和传感器制造的演变，并重点讨论了用于监测泪液代谢物、呼吸代谢物、表皮汗液代谢物和组织间液的可穿戴传感器。研究人员通过示例，讨论了如何利用可穿戴传感器监测葡萄糖、乳糖、二氧化碳、氨、丙酮、pH值、离子、过氧化氢、脂类和基质金属蛋白酶-9（MMP-9）等代谢物。此外，文章还介绍了如何在特定的人体活动中跟踪眼压、温度、呼吸频率、出汗率和湿度等参数。除了传感之外，与微针（MN）平台集成的可穿戴传感器，还可以为治疗应用提供选择性检测和同步给药功能。最后，研究人员总结了可穿戴传感器技术的局限性和未来机遇。

可穿戴传感器的发展变迁

隐形眼镜已广泛用于矫正视力和美颜目的。由于隐形眼镜与眼球及周围的泪液持续接触，因此成为集成柔性电子器件并将其转化为可穿戴传感器的理想基底。泪液中含有丰富的蛋白质和其它成分，与血液中的成分相似。与基于血液的侵入性检测不同，泪液分析通过非侵入性技术提供了对个体生理状态的独特洞察。而葡萄糖是泪液中重要的生物标志物之一。

用于血糖传感的智能隐形眼镜

人体呼出的气体冷凝物中含有近3500种生物标记物（即代谢物），有助于了解个体的生理状况。对呼气代谢物进行实时无创监测和分析，有助于早期发现疾病，打造个性化的医疗方法，从而为医疗技术突破铺平道路。

用于呼吸代谢物传感的智能口罩

皮肤是人体面积最大的器官，是检测生物标记物的绝佳途径。通过皮肤检测的智能手表、胸带式心率监测器、葡萄糖监测器和血氧浓度监测器已成功实现商业化。汗液是汗腺分泌的液体，其中含有乳糖、葡萄糖、脂质、尿素和盐类等代谢物。

汗液监测传感器示意图及其表征

总结而言，泪滴、汗液、组织间质液和呼出的冷凝液等生物体液，为非侵入性诊断提供了前景广阔的途径。由于各种生物体液中存在大量的生物标志物，因此，快速传感和分析工具可以为医疗保健带来变革性影响和进步。更重要的是，血液代谢物与其它生物流体中代谢物之间的相关性正变得越来越明晰，因此非侵入性检测工具有望在部分场景替代费时费力、侵入性且成本高昂的血液化验。

然而，这些集成要求传感器重量轻、生物相容性好且无毒。尽管业界已经做出了许多努力，但舒适性、准确性、耐用性和成本仍然是其实现更广泛应用的重大挑战。

此外，智能隐形眼镜等可穿戴设备在监管方面还面临诸多挑战。这些设备与各种器官直接接触，所以制造这些设备所使用的材料需要严格的可追溯性，这也带来了挑战。例如，金属离子浸出、氧化和不必要的化学反应，可能会在临床试验前带来需要克服的重大挑战。由于智能可穿戴传感器的数据通常是通过智能手机收集的，因此存在数据隐私和安全方面的挑战。研究人员对当前的研究趋势持乐观态度，因为克服当前的挑战可能会促进个性化诊断和治疗取得前所未有的进展。更重要的是，尽管这些可穿戴传感器可以提供与血液诊断类似的数据，但我们仍应将其视为一种补充，而不是直接取代现有方法。可穿戴传感器要成功实现大范围部署，还需要进行大规模的临床试验，评估其诊断和健康预测的准确性。

论文链接：
https://doi.org/10.1002/smsc.202300358

审核编辑：刘清