《Bioengineering》：RETRACTED: Alam et al. Empirical Study of Autism Spectrum Disorder Diagnosis Using Facial Images by Improved Transfer Learning Approach. Bioengineering 2022, 9, 710
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运动队不断寻求先进技术，以通过提升运动表现、加速恢复和降低受伤风险来获得竞争优势。汗液作为一种易获取的生物流体，能够在运动期间对关键生化分析物和生理参数进行非侵入性测量，为运动员的疲劳状态、水合水平、能量消耗和肌肉功能提供有价值的见解。随着可穿戴汗液传感器（尤
运动队不断寻求先进技术，以通过提升运动表现、加速恢复和降低受伤风险来获得竞争优势。汗液作为一种易获取的生物流体，能够在运动期间对关键生化分析物和生理参数进行非侵入性测量，为运动员的疲劳状态、水合水平、能量消耗和肌肉功能提供有价值的见解。随着可穿戴汗液传感器（尤其是由人工智能（AI）驱动的传感器）的持续进步，这些设备有助于动态调整训练强度、优化疲劳管理、制定个性化恢复策略以及整体提升表现，这对运动员和运动队而言尤为宝贵。本文中，研究人员对基于汗液的可穿戴生物传感器技术进行了结构化叙述性综述，重点介绍了感兴趣的目标分析物、先进材料、创新设计、用于数据解读的AI集成以及商业产品在运动场景中的应用。此外，研究人员强调了汗液成分变异性、校准问题以及传感器材料局限性等挑战。研究人员还探讨了未来发展的机遇，例如通过混合材料增强传感器性能、扩展多模式生物传感器以及完善AI系统以实现个性化性能优化。
**1 引言**
在运动员和休闲运动参与者中，尤其是马拉松、超马、长距离骑行、网球、足球、美式橄榄球和篮球等长时间耐力性和高强度项目，以及持续数小时的高强度训练中，维持最佳生理状态对保持运动表现和降低受伤风险至关重要。长时间运动会导致体液流失（脱水）、通过出汗丢失大量必需电解质（如钠、钾、镁），并伴随乳酸代谢改变。这些生理变化可能进一步导致神经肌肉疲劳、运动相关肌肉痉挛和非接触性损伤风险升高。因此，实时监测运动员生理状态已成为循证训练计划制定的关键优先事项。人体体液中富含生物信息，是运动监测生物标志物的宝贵来源。尽管血液被视为生物标志物分析的金标准，但其侵入性采样过程会造成不适并阻碍连续监测。相比之下，汗液、泪液和唾液等非侵入性生物流体提供了更便捷的替代方案。其中，汗液因其天然分泌至皮肤表面，便于连续检测和采样而备受关注。然而，由于出汗率依赖性及局部汗腺代谢等因素，将汗液生物标志物浓度精确关联至全身生理状态仍是一项重大挑战。尽管如此，汗液中含有乳酸、葡萄糖、皮质醇和电解质等多种生理相关生物标志物，已被证明可用于评估运动中的肌肉疲劳、电解质平衡、有氧/无氧能力和水合状态。因此，连续汗液监测可为评估水合状态、指导个性化液体和电解质补充策略以及支持运动员重返赛场决策提供有价值的信息。汗液生物传感器已采用电化学、比色法、荧光比色法和表面增强拉曼光谱（SERS）等技术开发。人工智能（AI）和材料科学的进步增强了这些传感器，支持训练期间高效、连续、实时的疲劳监测，从而实现训练计划优化、表现提升和运动损伤风险降低。
**综述方法与文献检索**
本文设计为聚焦叙述性综述。相关文献通过PubMed、Web of Science、Scopus和Google Scholar检索确定，检索完成于2026年1月20日，并辅以相关文章的向后引用检索。检索概念结合了汗液（“sweat”和“perspiration”）、可穿戴传感（“wearable biosensor”、“microfluidic patch”和“electrochemical sensor”）、目标分析物（“lactate”、“glucose”、“cortisol”、“sodium”、“potassium”和“chloride”）、人工智能（“machine learning”和“artificial intelligence”）以及运动应用（“exercise”、“athlete”、“training”和“sport”）等术语。优先考虑涉及生物标志物生理学、传感器开发或验证、AI辅助分析或运动期间应用的同行评审研究。此外，还查阅了官方制造商、体育组织和职业球队网页以识别产品规格和实际部署报告。证据按主题综合为生物标志物生理学、可穿戴传感技术、AI集成和实际运动应用。由于本文为叙述性综述，研究选择是有目的的，未进行正式荟萃分析或偏倚风险评分。
**2 运动期间汗液中的关键生物标志物**
在考察具体生物标志物之前，理解分析物如何进入汗液至关重要，因为这从根本上决定了其生理可解释性。外分泌汗液通过两阶段分配过程产生：分子首先从毛细血管扩散至间质液，随后在分泌至皮肤表面之前被转运至汗腺管腔。该转移效率受分析物的分子量、电荷、亲脂性以及局部出汗率强烈调节。因此，汗液生物标志物浓度很少以简单的一对一方式反映血液水平。尽管汗液提供了理想的非侵入性连续获取途径，但这一分配过程常导致稀释、化学修饰以及与全身循环的时间滞后。尽管存在这些挑战，汗液含有乳酸、葡萄糖、皮质醇和电解质等关键生化标志物，已被证明可用于评估运动中的肌肉疲劳和水合状态。这些生物标志物可直接反映运动员的能量代谢、无氧阈值、应激反应和电解质平衡，从而早期检测疲劳、过度训练风险和恢复不佳，支持
