可穿戴传感技术在预防医学中的应用与前景

在现代医学领域，预防医学的重要性日益凸显。预防医学的核心理念是通过早期检测和干预，避免潜在健康问题的发生，从而显著改善患者的健康状况。加州理工学院（2024USNews美国大学排名：7）的工程师们正在开发一系列可穿戴传感技术和材料，这些技术有望彻底改变医学实践，使预防医学变得更加普及和高效。

可穿戴传感技术在预防医学中的应用

加州理工学院的研究人员正在致力于开发小型、不显眼的可穿戴传感器，这些设备可以对与糖尿病、压力、炎症、心脏病、痛风和生育能力等相关的生物标志物进行连续实时监测。通过这些传感器，医疗服务可以更便捷地带给患者，而不是让患者去找医疗服务。这种转变不仅可以提高医疗服务的可及性，还可以显著改善患者的健康结果。

魏高教授的实验室开发了一种利用汗液检测疾病的非侵入性传感器，这些传感器可以检测血糖、皮质醇、炎症蛋白和其他生物标志物。阿齐塔·埃马米教授的团队则利用机器学习和神经网络开发了检测心律失常的传感器，这些传感器可以在患者日常生活中监测心脏的电活动。基亚拉·达拉约教授的团队则从自然界中寻找灵感，开发了能够检测温度和湿度变化的新型聚合物，这些聚合物可以编织成衣物或直接集成到可穿戴传感器中。

非侵入性传感器在疾病检测中的应用

汗液中含有许多重要的代谢物，可以指示健康状况，但与血液采样不同，它是无创的。华盛顿州立大学的研究人员开发了一种新型可穿戴健康传感器，可以在运动过程中可靠地测量汗液中重要生化物质的水平。这种3D打印的监测器有望提供一种简单且无创的方式来跟踪健康状况并诊断常见疾病，如糖尿病、痛风、肾病或心脏病。

这种健康监测器柔软且设计舒适，使用单原子催化剂和酶反应来增强信号并测量低水平的生物标志物。研究人员能够准确监测志愿者在运动过程中葡萄糖、乳酸和尿酸的水平以及出汗率。通过3D打印制造，这些微通道不需要任何支撑结构，从而避免了污染问题。研究人员将监测器与实验室结果进行比较，发现其能够准确可靠地测量化学物质的浓度和出汗率。

机器学习和神经网络在心律失常检测中的应用

心律失常，也称为心跳不规则，是一种常见的心血管疾病，有时会增加更严重心脏病的风险。长期监测心跳可以更容易地诊断心律失常。阿齐塔·埃马米教授的团队开发了一种基于深度学习的多标签可解释诊断模型，用于自动诊断心律失常。研究团队构建了一个大规模的中国心电图（ECG）基准数据集，数据来自2017年1月至2021年12月间的272,753名患者。

该模型在六种常见心律失常的F1分数为83.51%，平均AUC-ROC分数为0.977，平均准确率为93.74%。隐藏数据集的结果表明，该模型的性能优于心脏病专家。该模型还能够突出诊断过程，帮助临床医生快速识别心电图上的异常区域，从而提高临床心电图诊断的效率和准确性。该系统有望提高院外心电图诊断的生产力，并为远程医疗提供了一个有前景的前景。

从自然界中汲取灵感开发新型聚合物

在有机电子和可穿戴微系统的兴起趋势中，聚合物压电加速度计作为前端组件在捕捉动态信号方面表现出色，例如用于有语言障碍者的可穿戴语音助手中的声波振动。然而，适用于此类应用的高性能聚合物压电加速度计非常稀缺。基亚拉·达拉约教授的团队从自然界中寻找灵感，设计了一种新的聚合物压电加速度计，以克服现有材料的限制。

这种新设计旨在同时实现高灵敏度、宽带宽和低噪声。制造并表征了五个样品，显示出在±10g输入范围内平均灵敏度为29.45 pC/g，5%平带为160 Hz，带内噪声密度为1.4 µg/√Hz。这些结果超过了许多基于PZT的压电加速度计，显示了在聚合物压电加速度计中实现全面高性能的可行性，以增加其在有机微系统等新型应用中的潜力。

综合总结

加州理工学院的跨学科合作使其成为可穿戴传感器研究的理想中心。尽管可穿戴传感器仍然相对较新，其未来尚不明朗，但随着计算技术变得越来越小、越来越快、越来越便宜，以及用于制造传感器的新材料变得更加实用和高效，这些产品可能会在我们的生活中变得更加普遍。

通过开发非侵入性传感器、利用机器学习和神经网络进行心律失常检测以及从自然界中汲取灵感开发新型聚合物，加州理工学院的研究人员正在推动预防医学的发展。这些创新不仅可以在疾病的早期阶段识别健康问题，还可以在疾病治疗过程中进行监测，从而显著改善患者的健康结果。

总之，随着技术的不断进步和应用的不断扩展，可穿戴传感器在预防医学中的应用前景广阔。未来，这些技术有望成为我们日常生活的一部分，为我们提供更加便捷和高效的医疗服务。

参考新闻资料:

1. How Wearable Sensors Will Transform the Practice of Medicine — Caltech Magazine
2. Local Researchers Work to Make Preventive Medicine More Accessible – Pasadena Now
3. Wearable sensor checks health via sweat – Futurity
4. Cardiologist-level interpretable knowledge-fused deep neural network for automatic arrhythmia diagnosis
5. Polymeric piezoelectric accelerometers with high sensitivity, broad bandwidth, and low noise density for organic electronics and wearable microsystems

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