《Analytical Methods》：Recent advances in smart nanosensors and IoT-based systems for real-time diagnostic monitoringOpen Access
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智能纳米传感器系统与人工智能（AI）和物联网（IoT）的集成正在变革生物医学、环境和工业应用中的诊断监测。这些进步促进了实时数据采集、连续生理追踪和即时检测（point-of-care diagnostics），显著增强了早期疾病检测和个性化医疗。石墨烯、量子
智能纳米传感器系统与人工智能（AI）和物联网（IoT）的集成正在变革生物医学、环境和工业应用中的诊断监测。这些进步促进了实时数据采集、连续生理追踪和即时检测（point-of-care diagnostics），显著增强了早期疾病检测和个性化医疗。石墨烯、量子点和等离激元纳米粒子等纳米材料的创新增强了传感能力，实现了高灵敏度、快速响应以及重要生物标志物的选择性检测。然而，将这些纳米传感器技术从实验室转化为实际应用仍存在挑战，包括可靠性、稳定性、与数字平台的集成、数据安全、持续监测的电源供应以及临床生物相容性。当前系统往往孤立运行，缺乏传感、数据处理和决策组件之间的协调。本研究提出了一个系统集成框架，将智能纳米传感器、AI驱动的分析和IoT统一到单一平台中，用于连续健康监测。主要发现表明，基于纳米传感器的系统可显著提升诊断性能，其中基于石墨烯的纳米传感器可在人血清中检测浓度接近27 pM的C反应蛋白，等离激元传感器则可提供快速、便携的检测。此外，电化学免疫传感器可在仅120秒内实现对口腔癌生物标志物低至1.424 fg mL?1浓度的灵敏度检测。本综述的新颖贡献在于提出的系统集成方法，将智能纳米传感器、AI驱动分析和IoT统一为一个内聚平台，用于连续健康监测和医疗保健中的数据驱动决策，展示了提高诊断效率和改善患者预后的潜力。通过提出多层系统集成框架，本综述将智能纳米传感器、AI和IoT的最新进展综合为一个统一架构，以应对转化挑战并支持智能化、实时且以患者为中心的医疗系统的发展。
2. 提出的AI-enabled IoT–nanosensor集成实时健康监测与诊断系统框架
该框架由五个相互连接的层组成，共同促进连续生理监测、智能数据分析、安全通信和临床决策。第一层包括可穿戴、可植入和柔性纳米传感器，利用石墨烯、碳纳米管、金属纳米粒子、量子点和MXenes等先进纳米材料，连续监测葡萄糖、乳酸、胆固醇、皮质醇、pH值、氧饱和度、电解质、炎症生物标志物和心脏生物标志物等关键指标。第二层执行信号调节、预处理和特征提取，应用数字滤波、放大、归一化、去噪和校准技术改善信号质量，边缘计算设备可在本地执行这些任务以减少通信延迟。第三层是智能分析引擎，AI、机器学习和深度学习算法分析提取的特征以识别复杂生理模式、检测异常、分类疾病状态并预测健康结果，可用的模型包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络和基于Transformer的架构，可解释人工智能（XAI）技术进一步增强模型预测的透明度。第四层包括IoT通信基础设施与云和边缘计算平台集成，采用蓝牙低能耗（BLE）、Wi-Fi、Zigbee、近场通信（NFC）、LoRaWAN和第五代（5G）无线网络等技术确保可靠、可扩展和安全的数据传输。第五层构成临床决策和健康管理层，AI生成的预测和个性化建议与电子健康记录（EHR）、临床决策支持系统（CDSS）和医院信息系统集成。技术就绪水平（TRL）评估表明，可穿戴纳米传感器和IoT连接的监测系统已达到相对先进的阶段，而自主纳米传感器网络和纳米机器人辅助平台仍主要处于实验阶段。
3. 实时诊断系统的关键组件
实时诊断系统通过连续感知生物数据、通过连接网络传输、使用AI分析并提供即时反馈来运行，主要组件包括智能纳米传感器、纳米机器人、AI和IoT。
3.1 智能纳米传感器
智能纳米传感器是由石墨烯、碳纳米管、金纳米粒子和量子点等先进材料制成的微小设备，具有高表面积与体积比，可检测极低浓度的生物标志物。它们通过信号转导将生物或化学相互作用转换为可测量的电、光或热信号。
3.2 智能纳米传感器网络
智能纳米传感器网络（SNN）由相互连接的纳米传感器组成，通过BLE、NFC和5G等低功耗通信协议将数据传输至边缘和云计算平台。SNN充当诊断监测系统的感知和通信骨干，体现网络物理医疗系统（CPMS）的原理。
3.3 纳米传感器的核心概念和运行机制
纳米传感器可分为物理、化学和生物三类，由识别元件（受体）、换能器和信号处理器/输出三个关键组件组成。
3.3.1 识别元件（受体）
识别元件特异性结合目标分子或刺激，包括抗体、适配体（短DNA或RNA序列）、酶和具有定制表面化学性质的纳米材料。
3.3.2 换能器
换能器负责将结合事件转换为可测量信号，包括电学、光学、机械和化学传感器类型。
3.3.3 信号处理器/输出
信号处理器放大并解释信号，将其转换为可读数据。
3.3.4 电化学纳米传感器中的电子转移动力学
电子转移速率对实现高灵敏度和低检测限至关重要，石墨烯、碳纳米管和金属纳米粒子等纳米材料通过增强导电性和增加有效表面积来促进电子迁移。
3.3.5 氧化还原介导的转导途径
电化学纳米传感器常利用氧化还原反应进行信号转导，氧化还原介体有助于生物分子与电极表面之间的电子转移。
3.3.6 纳米材料使能的信号放大
金属纳米粒子、量子点、石墨烯衍生物和混合纳米复合材料增强催化活性、增加表面积与体积比并改善电子传输路径。
3.3.7 与实时诊断监测的相关性
与IoT平台和AI分析配合时，电化学纳米传感器可实现持续实时监测、远程诊断、预测性医疗和个性化医疗决策。
4. AI-enabled智能纳米传感器系统中的纳米机器人
纳米机器人是能够在分子水平与环境交互的纳米级机器，包含动力源、传感器、执行器、控制系统、通信单元和结构框架等组件。纳米传感器与纳米机器人的集成实现了纳米尺度的智能自主操作，包括直接嵌入、表面功能化、混合生物集成、信号转导耦合、无线通信接口和能量采集等集成机制。
5. 纳米传感器和诊断传感器的定量建模
定量建模涉及开发数学、计算或基于模拟的模型，以预测、分析和增强传感器系统性能。表面反应建模描述分析物吸附与传感器输出的关系；漂移-扩散方程捕捉电荷传输；Langmuir动力学模型描述亲和生物传感器中分析物-受体结合；纳米机械传感器通过悬臂偏转和谐振频率偏移检测生物分子。定量建模的意义包括预测传感器响应、优化传感器设计、分析系统性能以及支持AI和IoT集成。
6. AI-enabled智能诊断系统中纳米机器人的生物医学应用
纳米传感器在靶向药物递送、肿瘤检测、环境监测、体内诊断和组织修复与再生等应用中发挥关键作用。纳米机器人设计面临控制机制、生物相容性和安全性、纳米尺度功率限制、集成复杂性和小型化约束以及可靠通信等设计问题。AI在智能纳米传感器中的集成促进了实时数据流的分析，实现自主诊断决策。深度学习模型包括CNN、LSTM和Transformer可有效分析时间序列生物医学数据。数字孪生（DT）建模创建虚拟副本以促进实时模拟和性能优化。AI与纳米传感器集成面临信号噪声、有限标注数据集、实时处理需求、信号漂移和系统协同设计等挑战。IoT使能的智能纳米传感器构成纳米物联网（IoNT），实现实时监测和自主决策，但面临信号检测与放大、通信与连接、能量管理、可靠性和安全性等挑战。
7. 用于实时诊断监测的智能纳米传感器平台比较分析
电化学纳米传感器目前临床最先进，具有高灵敏度、快速响应和低功耗特点；光学纳米传感器提供优异的灵敏度和多重生物标志物检测能力；等离激元纳米传感器实现高灵敏、无标记实时分子检测；石墨烯基纳米传感器具有优异导电性和机械柔韧性；量子点基纳米传感器具有尺寸依赖荧光发射和高光稳定性。电化学纳米传感器目前主导商业和临床应用，但没有单一传感平台普遍最优。
8. 现有集成纳米传感器–IoT平台与提出的智能医疗框架的比较评估
提出的框架超越了单一传感技术，强调完全互联的医疗生态系统，采用整体系统级视角考虑从生物信号采集到临床决策支持的完整诊断工作流。
9. 探索基于纳米传感器的系统与AI、IoT和纳米机器人技术的案例研究
案例研究展示了AI辅助纳米传感器用于临床诊断、微纳机器人在医学中的应用以及集成生物传感数字设备等，体现了纳米技术、AI和医疗保健交叉领域的创新。
10. 用于增强生物标志物检测的智能纳米传感器制造工艺
制造过程包括选择适当纳米材料、合成、功能化、与换能器集成、基底构建、校准和测试。具体研究包括基于石墨烯的纳米传感器检测人血清中C反应蛋白（检测限约27 pM）、等离激元纳米传感器用于即时检测，以及基于银纳米粒子和壳聚糖修饰金电极的电化学免疫传感器检测口腔癌生物标志物S100（检测限约1.424 fg mL
?1，检测时间120秒）。
11. 智能纳米传感器系统的监管、伦理、临床验证和商业化挑战
监管机构要求全面证据证明分析性能、临床有效性、生物相容性、网络安全、软件可靠性和制造质量。伦理问题包括敏感健康数据的安全存储和访问控制、算法偏差、透明度和可解释性。临床验证包括分析验证、临床前评估、临床试验和上市后监测。商业化面临制造成本、设备间变异性、长期稳定性、系统集成、电池寿命、网络安全、监管审批和报销等障碍。
12. 结论、未来研究方向、知识差距和缓解方法
该纳米系统包含多个集成层，实现精确传感和响应行动。本综述提出了统一的AI-enabled IoT–nanosensor框架，将纳米尺度检测与智能决策连接起来。未来研究应优先发展自主自供电生物传感平台、可解释人工智能（XAI）框架、标准化基准协议和大规模临床验证研究。已识别的知识差距包括纳米传感器数据表示标准化、AI训练标注数据集有限、通信标准缺失、纳米传感器-纳米机器人通信缺乏、统一系统架构缺失等，并提出了相应的缓解策略。
