综述：智能传感设备与系统在个性化心理健康中的应用

本文系统评述了智能传感技术在心理健康领域的革新应用，重点探讨了可穿戴设备（如ECG/PPG/EDA传感器）与人工智能（AI）融合的解决方案。作者团队详细分析了生理信号（HRV、EEG）与行为数据在抑郁症、焦虑症等精神障碍早期筛查中的价值，提出了多模态数据融合框架，并指出隐私保护与算法透明度是未来发展的关键挑战。这篇跨学科综述为开发客观化、个性化的精神健康监测系统提供了重要参考。

　　

在《智能传感设备与系统在个性化心理健康中的应用》这篇前沿综述中，作者团队全面梳理了当前精神健康监测领域的技术突破与临床挑战。文章开篇指出，全球约10亿人受精神障碍困扰，但传统诊断依赖主观量表（如DSM/ICD标准），存在延迟性和偏差风险。为此，研究者将目光投向智能传感技术的革新应用。

自主神经相关生理信号监测
通过心电图（ECG）和光电容积图（PPG）捕捉的心率变异性（HRV）成为研究焦点。当交感神经（SNS）过度激活时，焦虑患者HRV显著降低，而抑郁症患者则呈现副交感神经（PNS）主导的低HRV特征。皮肤电活动（EDA）传感器通过测量汗腺导电性，能精准反映应激状态——焦虑发作时皮肤电导水平（SCL）骤升，而抑郁症患者皮肤电导反应（SCR）减弱。呼吸模式监测则揭示：焦虑症伴随快速浅呼吸（过度换气），抑郁症则表现为呼吸节律减缓。这些生理参数通过柔性电极和微型化设计（如石墨烯复合材料）实现长期舒适佩戴。

脑功能与生化标志物检测
脑电图（EEG）显示，抑郁症患者前额叶脑区存在特征性α波不对称。新型干电极技术克服了传统Ag/AgCl电极的凝胶依赖性问题。在分子层面，汗液检测微流控芯片可实时分析皮质醇、多巴胺等应激标志物，但个体汗液分泌差异仍是技术瓶颈。

行为与情感计算
三轴加速度计和陀螺仪能识别抑郁相关的活动减退（日均步数减少30%）或双相障碍的躁狂行为（GPS活动半径扩大2倍）。AI语音分析通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）捕捉焦虑相关的声颤（频率波动>15%），而卷积神经网络（CNN）处理的面部表情识别准确率达89%。

数字健康技术整合
虚拟现实（VR）暴露疗法结合实时生理反馈，使PTSD患者的治疗依从性提升40%。数字认知行为疗法（dCBT）通过智能手表数据动态调整干预强度。多模态数据融合策略中，早期融合（特征级联合）适合长期监测，而晚期融合（决策级整合）更利于实时处理。

挑战与展望
当前存在四大核心挑战：1）运动伪影导致PPG信号失真（误差率>20%）；2）边缘计算与联邦学习解决隐私问题；3）算法黑箱问题（XAI技术使LSTM模型可解释性提升35%）；4）医疗系统互操作性障碍（需统一HL7-FHIR标准）。未来，脑机接口（BCI）与类器官智能（OI）技术可能开启神经调控治疗新纪元。正如作者强调，这场技术革命将重构精神健康服务体系，使精准医疗惠及全球患者。