综述：基于生理、生物化学和环境信号的可穿戴传感器在人类健康监测方面的进展与策略

《ACS Omega》：Progress and Strategies of Wearable Sensors in Human Health Monitoring Based on Physiological, Biochemical, and Environmental Signals

本文系统综述了柔性可穿戴传感器在生理（如ECG、EMG）、生化（汗液葡萄糖、泪液皮质醇）和环境（紫外线、湿度）信号监测中的进展，分析其材料（MXene、石墨烯）、结构设计（微流控、3D打印）及性能优化策略，探讨人工智能融合与商业化挑战，提出未来发展方向。

　　近年来，随着科技的快速发展，柔性可穿戴传感器在健康监测领域展现出了巨大的潜力，成为研究的热点之一。这类传感器通常设计为可贴合于人体皮肤或集成于日常用品中，例如衣物、饰品等，能够实时采集与人体生理、生化及环境相关的数据。它们在医疗诊断和治疗中的应用，使人们能够实现个性化的健康管理，推动了从被动治疗向主动预防的转变。通过持续收集和分析数据，这些传感器不仅有助于疾病的早期发现，还能够评估治疗效果，实现对健康状况的动态监测。

可穿戴传感器的核心优势在于其非侵入性和实时性，这使其在医疗领域具有广泛的适用性。例如，电生理信号监测可以用于心电图（ECG）、肌电图（EMG）和脑电图（EEG）等，通过采集这些信号，医生可以对心脏、肌肉和大脑的功能状态进行分析。同时，机械应变信号的监测有助于检测人体运动状态，如关节活动、肌肉收缩等，而温度监测则可以用于评估身体状态，识别潜在的健康风险。此外，生物化学信号的监测，如汗水中的葡萄糖、唾液中的乳酸和眼泪中的皮质醇等，为个性化健康分析提供了更多维度的数据支持。与此同时，环境信号的监测，如紫外线（UV）和湿度，也帮助人们更好地理解其所处的外部环境对健康的影响。

为了提升可穿戴传感器的性能，研究人员从材料和结构设计两个方面进行了深入探索。首先，材料的选择对传感器的灵敏度和稳定性具有重要影响。例如，二维材料如石墨烯和MXene因其优异的导电性和比表面积，成为构建高性能传感器的优选材料。这些材料不仅能够提高传感器的灵敏度，还能改善其在复杂环境中的适应性。其次，结构设计也对传感器的性能起到关键作用。通过引入网格状结构、折纸结构或微特征设计，可以优化应力分布，提高传感器的机械性能和检测效率。此外，自修复材料和高耐久性结构也被广泛应用，以增强传感器在长期使用中的可靠性和使用寿命。

在实际应用中，可穿戴传感器还面临着一些挑战。首先，如何实现多信号的同步检测是一个关键问题。当前大多数传感器只能监测单一信号，而随着研究的深入，越来越多的多模态传感器被开发出来，能够同时检测电生理、机械应变、温度和生化信号等。这些传感器的开发需要考虑材料的多响应特性，以及结构设计的复杂性。其次，传感器的集成化问题也亟待解决。将传感单元、数据处理模块、数据传输组件和电源系统集成到一个平台，需要复杂的制造工艺和高度的协调性，这在一定程度上限制了其应用的普及。因此，未来的研发方向应关注于简化集成流程，提高模块间的兼容性，同时优化制造工艺，降低生产成本。

人工智能（AI）的引入为可穿戴传感器的发展提供了新的机遇。通过AI算法的优化，可以实现对多模态数据的高效处理和分析，提高健康监测的准确性和智能化水平。例如，利用深度学习和机器学习技术，可以建立更加精准的健康模型，实现个性化健康建议和疾病预警。此外，AI还能够提升传感器的自适应能力，使其能够根据用户的个体差异调整监测参数，从而实现更精准的健康管理。然而，AI与可穿戴传感器的深度融合仍面临诸多挑战，如算法的优化、数据的融合分析以及实时处理能力的提升。

在商业应用方面，尽管已有大量研究成果，但实际产品化仍面临诸多困难。一方面，部分材料的制备成本较高，难以实现大规模生产；另一方面，临床验证和监管合规性也是影响其市场推广的重要因素。因此，未来需要加强科研机构与医疗机构的合作，推动临床试验的开展，以积累可靠的临床数据，满足医疗监管的要求。同时，采用成熟的制造技术，如丝网印刷和卷对卷印刷，也有助于降低生产成本，提高产品的可及性。

总体来看，柔性可穿戴传感器在健康监测领域展现出广阔的应用前景。通过不断优化材料和结构设计，提高传感器的多功能性和集成度，以及推动人工智能技术的应用，可以进一步提升其在医疗诊断和健康监测中的价值。同时，随着生产成本的降低和临床验证的完善，这些传感器有望在未来实现更广泛的应用，为人们提供更加便捷、精准和个性化的健康管理方案。