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为解决尿管尿液监测难题，研究人员开发智能传感器系统，可实时光谱监测，有望改善临床尿液分析。
尿管尿液监测的现状与挑战
在医疗领域，尿液诊断就像一把 “钥匙”，能够帮助医生打开识别泌尿系统疾病和全身性疾病的大门。通过对尿液的分析，医生可以获取许多关键信息，了解患者的健康状况。而对于使用膀胱导尿管的患者来说，密切监测尿管尿液更是至关重要。一方面，准确评估尿液输出量有助于判断患者的身体代谢情况；另一方面，及时发现尿路感染（UTIs）的早期迹象，可以避免病情恶化，让患者尽快得到治疗。
然而，目前的尿管监测方式却存在诸多问题。在医院里，这项工作主要由护理人员手动完成，这不仅耗费大量时间和精力，还容易出现记录错误。想象一下，护理人员需要频繁地查看尿管、记录数据，在忙碌的工作中，难免会出现疏漏。据研究报道，近 40% 的输入和输出记录不准确，这就像在黑暗中摸索，给医生的诊断和治疗带来了很大的困扰。因此，寻找更高效、准确的尿管尿液监测方法迫在眉睫。
研究团队与研究突破
为了解决这些问题，来自德国埃森大学医院等机构的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上，为尿管尿液监测带来了新的希望。
研究人员开发了一种新型的智能传感器系统，专门用于尿管尿液监测。这个系统就像是给尿管装上了一个 “智慧大脑”，能够实现数字化、连续、自动化的实时光谱尿液监测。
关键技术方法
在研发过程中，研究人员采用了多种关键技术。首先，他们使用了一款紧凑且价格合理的迷你光谱仪（Hamamatsu Photonics, CM12880MA），这款光谱仪的检测范围为 340 - 850nm，能够快速、非阻塞性地测量尿液，并且可以捕捉到 288 个离散检测通道的光强度值，其能力远超人类眼睛的感知范围。其次，由于市面上没有满足要求的光源，研究人员自行开发了定制的高光谱光源，它由紫外线（UV）、近红外（NIR）和全光谱（FS）范围的三个 LED 组成。此外，为了优化测量效果，研究人员通过光学模拟，评估了直接传输（DT）、角度传输（AT）和角度反射（AR）三种光路配置，并使用 3D 打印技术制作了光学组件的定位平台。最后，研究人员收集了 168 名患者的 401 份尿液样本，并运用 R 软件进行统计分析，建立模型来评估光谱数据与临床实验室值之间的关系。
研究结果
- 相关性分析：研究人员对光谱数据和尿液参数进行相关性分析，筛选出与各尿液参数相关性较高的波长。例如，对于胆红素（bilirubin），通过相关性曲线确定了如 DT_20_344.37nm、DT_20_387.38nm 等波长为最适合生成模型的自变量。而对于葡萄糖（glucose）和白蛋白（albumin），未发现显著相关性，因此终止了对它们的统计分析。
- 统计建模：以胆红素为例进行统计建模，开发了逻辑回归（LR）和带随机截距的逻辑回归（LRRE）模型。结果显示，LRRE 模型的内部样本平衡准确率（BAC）在 0.731 - 0.889 之间，曲线下面积（AUC）在 0.916 - 0.981 之间；LR 模型的 BAC 在 0.721 - 0.777 之间，AUC 在 0.915 - 0.945 之间。总体上，LRRE 模型在分类性能上表现更优。对所有参数的模型进行分析发现，胆红素、红细胞（erythrocytes）、pH 值、蛋白质（protein）、比重（specific gravity）和尿胆原（urobilinogen）等参数的模型具有较高的 AUC 和 BAC 值，表明这些模型具有良好的判别能力；而白细胞（leucocytes）、亚硝酸盐（nitrite）和酮体（ketones）的模型 AUC 和 BAC 值较低。
研究结论与意义
这项研究具有重要的意义。从技术层面来看，它证明了基于光谱的实时尿液分析传感器的可行性，为尿管尿液监测的数字化、连续化迈出了重要一步。从临床角度出发，该智能传感器系统能够更准确、及时地监测尿液参数，有助于医生更早地发现患者的健康问题，如尿路感染、肾脏疾病等，从而及时调整治疗方案，提高患者的治疗效果和康复速度。虽然目前该研究还存在一些局限性，比如样本集偏向健康样本、未评估液体运动对测量的影响等，但随着研究的不断深入和技术的持续改进，相信这种智能传感器系统将在未来的临床实践中发挥更大的作用，为患者的健康保驾护航。
