综述：深空任务中宇航员健康监测技术的进展

这篇综述系统回顾了宇航员健康监测技术（包括可穿戴传感器、AI驱动诊断和远程传输系统）在深空任务中的发展，重点分析了微重力（microgravity）、辐射（radiation）和隔离环境下的技术挑战，并提出下一代自主化、轻量化监测框架（集成机器学习预测和自适应传感）。

　　

Abstract

宇航员健康监测是保障长期太空任务安全的核心。随着人类从近地轨道（LEO）迈向深空，微重力、宇宙辐射和封闭环境引发的生理心理风险（如骨质流失、心血管功能退化）对监测技术提出更高要求。当前系统已从早期的心电图（ECG）单参数监测，发展为集成光电容积图（PPG）、生物阻抗等多模态传感器的智能穿戴设备，并引入机器学习实现实时异常检测。然而，通信延迟和能源限制仍是深空应用的瓶颈。

Introduction

从双子座计划首次使用生物遥测技术至今，宇航员健康监测经历了三次技术跃迁：传感器微型化（如Astroskin将8种传感器集成于一件服装）、数据分析自主化（如AI算法实时解析生理信号）、以及地球依赖型向星载自主系统的转型。但现有系统在传感器耐久性（如辐射干扰下的信号漂移）和数据压缩效率（带宽限制下传输高分辨率生理数据）方面仍存缺陷。

空间环境对人类健康的影响

太空五大健康威胁中，辐射（如银河宇宙射线GCR）会损伤DNA并增加癌症风险；微重力导致肌肉萎缩和体液头向转移；而长期隔离可能引发认知功能障碍。例如，国际空间站（ISS）数据显示宇航员骨密度每月流失1%-2%，这要求监测系统必须兼具高灵敏度（检测早期生理变化）和低侵入性（避免干扰任务操作）。

现有监测系统评估

通过加权评分框架（涵盖传感器复杂度SC、穿戴舒适性IW等8项指标）对比五代系统：

• 双子座ECG（1960s）：基础心率监测，得分最低（SC=1/5）；
• Astroskin（2020s）：多参数集成与柔性电子技术，综合得分4.2/5，但能耗较高；
• CMOSS（NASA最新开发）：采用自适应采样技术，能耗降低40%，在实时性（RT）指标中表现最优。

下一代系统框架

基于评估结果，提出四大创新方向：

1. 最小化传感器策略：仅监测核心指标（如心率变异性HRV、脑电波EEG），通过算法推导衍生参数；
2. 预测性诊断：利用LSTM神经网络建立生理趋势模型，提前48小时预警健康风险；
3. 压缩感知技术：优先传输异常数据段，节省80%带宽；
4. 自修复材料：防护传感器免受辐射损伤，延长使用寿命至5年以上。

Conclusion

未来深空监测系统将向“轻量化AI诊所”演进，其核心挑战在于平衡精度与能耗。正如Astroskin开发者所言：“最好的监测系统是宇航员忘记穿戴的设备”——这或许是对技术无缝融合的最高诠释。