可穿戴生物传感器通过对健康参数的连续、微创监测，正在变革医疗健康领域。传统可穿戴设备主要用于测量生理信号，而近年来的进展使得通过多种人体生物流体对微生物标志物进行生化传感成为可能。这些生物标志物为感染的诊断和管理提供了宝贵信息。可穿戴微流控器件旨在直接从人体采集这些生物流体，并快速识别微生物特征及相关的宿主反应。此外，一些可穿戴设备将活微生物直接作为功能组件，为生物传感和治疗递送开辟了新途径。人工智能（AI）的整合改进了对复杂动态数据流的解读，并促进了精准且具适应性的决策制定。据麦姆斯咨询介绍，西安交通大学的研究人员近期在Lab on a chip期刊上发表了一篇题为“AI-enabled wearable microfluidics for next-generation infection monitoring and therapeutics”的综述性论文。该综述从综合视角探讨了基于人工智能的可穿戴微流控技术，重点关注微生物生物标志物以及活微生物作为传感及治疗元素，全面介绍了微生物生物传感器与人工智能驱动的微流控分析技术相结合的发展成果，探讨了它们在多种生物流体中的突破性进展，并着重阐述了支持这些系统的机械医学。
传统基于实验室的感染诊断方法在即时决策方面，往往受到有创采样和耗时流程的限制。可穿戴微流控系统是医疗保健领域的一项进步，它能够通过对体液的实时分析，实现对微生物感染的快速、无创监测。图2 人体生物流体中病原体示意图，包括眼泪、唾液、伤口液、呼出气冷凝液、间质液、汗液和尿液，以及相关的可穿戴设备外周生物流体，如伤口渗出液、汗液、间质液、唾液、眼泪和尿液，含有浓度可观的生物标志物，这些标志物对感染诊断具有重要价值。这些平台将电化学、光学和分子传感技术与集成微流控设计相结合，能够实现护理点的持续监测。文章综述了基于皮肤液、黏膜液的感染诊断，基于呼吸道液体以及尿液诊断的最新进展。除了检测微生物生物标志物外，近期的进展现在正利用活的微生物本身作为可穿戴微流控平台中的功能组件。这些生物集成系统利用了工程微生物独特的生物学特性，包括它们感知环境刺激、产生生化输出以及生成生物能源的能力。通过结合合成生物学和微流控技术，微生物为环境传感、个性化诊断和实时健康监测提供了创新解决方案。文章综述了用于在体传感的活体生物传感器、可摄入微生物诊断平台方面的最新进展，以及当前面临的挑战和未来展望。人工智能在面向微生物检测和治疗的可穿戴微流控系统中的整合可穿戴生物传感器日益复杂，产生了海量数据集，其中包括来自多种生物标志物和物理参数的连续测量数据。机器学习（ML）、深度学习（DL）和数据融合技术等人工智能正越来越多地融入可穿戴和微流控系统，能够实现实时信号解读、生理变异性校正以及感染相关生物标志物的快速分类。文章总结了用于提高诊断精度的机器学习方法，应用多模态数据融合与人工智能优化传感性能的最新进展，以及人工智能驱动的闭环治疗控制。尽管人工智能在加强可穿戴设备感染监测方面前景广阔，但技术和临床层面的障碍依然存在。传感器的异质性、噪声以及用户或设备间的差异性，使得可靠的数据整合变得复杂。运动伪影、缺失值和环境干扰进一步降低了信号质量。因此，在有限数据集上训练的人工智能模型往往难以在不同人群中推广，从而导致偏差和性能下降。此外，大多数算法如同“黑箱”一般运行，这阻碍了临床医生的信任，并在高风险感染监测中引发担忧。隐私和安全限制也制约了集中式数据共享，限制了训练数据集的多样性，降低了模型的稳健性。这些挑战凸显了对严谨的模型设计、验证和透明输出的需求。未来的研究应强调可解释人工智能，以提高透明度和临床医生的信心；强调在利用多样化数据集的同时保护隐私；还应强调多模态融合架构，整合生化、生理和机械信号以提高预测准确性。数据整合技术的进步使得能够从多个信息流中提取互补特征，而验证正逐渐转向前瞻性临床试验和标准化基准。这些进展有助于开发具有可解释性、隐私保护性和临床验证性的人工智能可穿戴设备，为其融入感染监测和个性化决策支持铺平道路。
机械医学研究机械力和物理环境如何调控生物过程，并认识到这些信号会影响细胞和微生物行为中的生化信号。研究人员总结了近期这方面的研究进展，表明已将机械医学视为可穿戴微流控系统的一种创新方法，特别是在感染诊断和治疗干预领域其中，组织、液体和微生物均呈现出可测量且可操作的力学特性。未来的研究方向包括仿生软致动器，以及微流控力学生物筛选平台，这些平台可在不同机械条件下探测微生物和宿主的反应。
人工智能与可穿戴微流控技术的融合在显著改善感染诊断和治疗方面具有巨大潜力。人工智能驱动的分析技术使可穿戴设备能够准确解读复杂的生理和生化信号，并根据患者个体和环境变化进行动态调整。尽管如此，这种整合了微生物的可穿戴平台仍面临关键的系统级差距。强大的机器学习模型需要在多样化的患者数据上进行广泛训练，以确保准确性和通用性，并且在处理生物传感器数据时，必须密切关注数据安全和患者隐私。柔性电子学、可生物降解材料以及稳定的微流控结构方面的进展，对于将这些器件从实验室原型转化为广泛可用的临床工具至关重要。针对人工智能驱动的诊断设备的监管策略仍在不断发展，需要透明的算法和全面的验证才能获得临床批准。总体而言，集成了微生物和机械医学的人工智能驱动可穿戴微流控系统为感染诊断、治疗和健康管理提供了变革性潜力。通过持续的努力和跨学科合作，可穿戴技术能够从根本上改变传染病管理模式，转向预防、早期干预和个性化护理，从而显著改善全球健康。
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