综述：基于人工智能的增强型可穿戴技术在人体生理信号检测中的应用：挑战与未来发展方向

《Small》：AI-Enhanced Wearable Technology for Human Physiological Signal Detection: Challenges and Future Directions

可穿戴设备在AI驱动下实现多模态生理信号分析，提升健康监测与疾病预测精度，但仍面临数据隐私、算法泛化及实时处理挑战，未来需突破材料、算法、芯片与跨学科协同创新。

　　

摘要

在过去的十年中，信息技术、微电子技术、材料科学的进步，以及老龄化社会对新型医疗解决方案日益增长的需求，极大地提升了可穿戴设备监测生理信号的能力。然而，传统的生理信号分析方法在处理复杂的多模态数据时存在局限性，尤其是在处理非线性、非平稳且高度个性化的信息时。近年来，人工智能技术（尤其是深度学习、机器学习和多模态数据融合）为生理信号分析带来了新的解决方案，显著提高了信号处理的准确性和实时性能。本文综述了人工智能在可穿戴生理信号监测领域的最新进展，系统地探讨了人工智能在提高信号提取和分类准确性、实现个性化健康监测和疾病预测以及优化人机交互方面的优势。此外，还分析了人工智能在生物电信号、机械信号、化学信号和温度信号分析中的具体应用。同时，文章也讨论了数据隐私、算法泛化能力、实时处理以及模型可解释性等挑战。最后，展望了人工智能驱动的可穿戴生理监测技术的发展趋势，重点关注材料、算法、芯片以及跨学科协同创新。

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。