可穿戴生物傳感器通過對健康參數(shù)的連續(xù)、微創(chuàng)監(jiān)測，正在變革醫(yī)療健康領域。傳統(tǒng)可穿戴設備主要用于測量生理信號，而近年來的進展使得通過多種人體生物流體對微生物標志物進行生化傳感成為可能。這些生物標志物為感染的診斷和管理提供了寶貴信息?？纱┐魑⒘骺仄骷荚谥苯訌娜梭w采集這些生物流體，并快速識別微生物特征及相關的宿主反應。此外，一些可穿戴設備將活微生物直接作為功能組件，為生物傳感和治療遞送開辟了新途徑。人工智能（AI）的整合改進了對復雜動態(tài)數(shù)據(jù)流的解讀，并促進了精準且具適應性的決策制定。據(jù)麥姆斯咨詢介紹，西安交通大學的研究人員近期在Lab on a chip期刊上發(fā)表了一篇題為“AI-enabled wearable microfluidics for next-generation infection monitoring and therapeutics”的綜述性論文。該綜述從綜合視角探討了基于人工智能的可穿戴微流控技術，重點關注微生物生物標志物以及活微生物作為傳感及治療元素，全面介紹了微生物生物傳感器與人工智能驅動的微流控分析技術相結合的發(fā)展成果，探討了它們在多種生物流體中的突破性進展，并著重闡述了支持這些系統(tǒng)的機械醫(yī)學。
傳統(tǒng)基于實驗室的感染診斷方法在即時決策方面，往往受到有創(chuàng)采樣和耗時流程的限制?？纱┐魑⒘骺叵到y(tǒng)是醫(yī)療保健領域的一項進步，它能夠通過對體液的實時分析，實現(xiàn)對微生物感染的快速、無創(chuàng)監(jiān)測。圖2 人體生物流體中病原體示意圖，包括眼淚、唾液、傷口液、呼出氣冷凝液、間質液、汗液和尿液，以及相關的可穿戴設備外周生物流體，如傷口滲出液、汗液、間質液、唾液、眼淚和尿液，含有濃度可觀的生物標志物，這些標志物對感染診斷具有重要價值。這些平臺將電化學、光學和分子傳感技術與集成微流控設計相結合，能夠實現(xiàn)護理點的持續(xù)監(jiān)測。文章綜述了基于皮膚液、黏膜液的感染診斷，基于呼吸道液體以及尿液診斷的最新進展。除了檢測微生物生物標志物外，近期的進展現(xiàn)在正利用活的微生物本身作為可穿戴微流控平臺中的功能組件。這些生物集成系統(tǒng)利用了工程微生物獨特的生物學特性，包括它們感知環(huán)境刺激、產(chǎn)生生化輸出以及生成生物能源的能力。通過結合合成生物學和微流控技術，微生物為環(huán)境傳感、個性化診斷和實時健康監(jiān)測提供了創(chuàng)新解決方案。文章綜述了用于在體傳感的活體生物傳感器、可攝入微生物診斷平臺方面的最新進展，以及當前面臨的挑戰(zhàn)和未來展望。人工智能在面向微生物檢測和治療的可穿戴微流控系統(tǒng)中的整合可穿戴生物傳感器日益復雜，產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)集，其中包括來自多種生物標志物和物理參數(shù)的連續(xù)測量數(shù)據(jù)。機器學習（ML）、深度學習（DL）和數(shù)據(jù)融合技術等人工智能正越來越多地融入可穿戴和微流控系統(tǒng)，能夠實現(xiàn)實時信號解讀、生理變異性校正以及感染相關生物標志物的快速分類。文章總結了用于提高診斷精度的機器學習方法，應用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與人工智能優(yōu)化傳感性能的最新進展，以及人工智能驅動的閉環(huán)治療控制。盡管人工智能在加強可穿戴設備感染監(jiān)測方面前景廣闊，但技術和臨床層面的障礙依然存在。傳感器的異質性、噪聲以及用戶或設備間的差異性，使得可靠的數(shù)據(jù)整合變得復雜。運動偽影、缺失值和環(huán)境干擾進一步降低了信號質量。因此，在有限數(shù)據(jù)集上訓練的人工智能模型往往難以在不同人群中推廣，從而導致偏差和性能下降。此外，大多數(shù)算法如同“黑箱”一般運行，這阻礙了臨床醫(yī)生的信任，并在高風險感染監(jiān)測中引發(fā)擔憂。隱私和安全限制也制約了集中式數(shù)據(jù)共享，限制了訓練數(shù)據(jù)集的多樣性，降低了模型的穩(wěn)健性。這些挑戰(zhàn)凸顯了對嚴謹?shù)哪Ｐ驮O計、驗證和透明輸出的需求。未來的研究應強調可解釋人工智能，以提高透明度和臨床醫(yī)生的信心；強調在利用多樣化數(shù)據(jù)集的同時保護隱私；還應強調多模態(tài)融合架構，整合生化、生理和機械信號以提高預測準確性。數(shù)據(jù)整合技術的進步使得能夠從多個信息流中提取互補特征，而驗證正逐漸轉向前瞻性臨床試驗和標準化基準。這些進展有助于開發(fā)具有可解釋性、隱私保護性和臨床驗證性的人工智能可穿戴設備，為其融入感染監(jiān)測和個性化決策支持鋪平道路。
機械醫(yī)學研究機械力和物理環(huán)境如何調控生物過程，并認識到這些信號會影響細胞和微生物行為中的生化信號。研究人員總結了近期這方面的研究進展，表明已將機械醫(yī)學視為可穿戴微流控系統(tǒng)的一種創(chuàng)新方法，特別是在感染診斷和治療干預領域其中，組織、液體和微生物均呈現(xiàn)出可測量且可操作的力學特性。未來的研究方向包括仿生軟致動器，以及微流控力學生物篩選平臺，這些平臺可在不同機械條件下探測微生物和宿主的反應。
人工智能與可穿戴微流控技術的融合在顯著改善感染診斷和治療方面具有巨大潛力。人工智能驅動的分析技術使可穿戴設備能夠準確解讀復雜的生理和生化信號，并根據(jù)患者個體和環(huán)境變化進行動態(tài)調整。盡管如此，這種整合了微生物的可穿戴平臺仍面臨關鍵的系統(tǒng)級差距。強大的機器學習模型需要在多樣化的患者數(shù)據(jù)上進行廣泛訓練，以確保準確性和通用性，并且在處理生物傳感器數(shù)據(jù)時，必須密切關注數(shù)據(jù)安全和患者隱私。柔性電子學、可生物降解材料以及穩(wěn)定的微流控結構方面的進展，對于將這些器件從實驗室原型轉化為廣泛可用的臨床工具至關重要。針對人工智能驅動的診斷設備的監(jiān)管策略仍在不斷發(fā)展，需要透明的算法和全面的驗證才能獲得臨床批準。總體而言，集成了微生物和機械醫(yī)學的人工智能驅動可穿戴微流控系統(tǒng)為感染診斷、治療和健康管理提供了變革性潛力。通過持續(xù)的努力和跨學科合作，可穿戴技術能夠從根本上改變傳染病管理模式，轉向預防、早期干預和個性化護理，從而顯著改善全球健康。
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