作者：馬飛 北京中醫藥大學東方醫院

心率、ECG、血氧和血壓等健康功能，在不久的將來可穿戴設備還可能涉及哪些健康功能呢？生物無創傳感器的發展表明，連續無創血糖監測和乳酸監測或許將成為未來的攻關方向。在2020年里 ，AI 領域的私募投資數額增加了9.3%(2019年增幅為5.7%)，總額高達400億美元，但能夠完成新一輪融資的 AI 創業公司數量比往年減少，更多的錢被投入到了更少的公司手中，總體上 AI 投資的總金額在提升，但增速有所減緩。

美國 AI 公司私募股權投資的活躍程度仍然遠高于排名第二的中國，總融資額逼近240億美元，比中國高一倍還多。在新冠疫情肆虐的背景下，投資者更愿意投資給借助 AI 力量從事藥物發現和設計的公司。2020年，AI藥物設計和開發領域的公司獲得的私募投資高達138億美元，比2019年水平高出4.5倍。

通過對汗液、淚液、唾液和間質液等體液進行取樣，并對其所含的生物標志物進行化學分析是此前無創血糖監測的主要研究方向。不過，這種方式依賴于高度特異的生物受體。這些生物受體能夠在生理條件下識別復雜樣品中的目標生物標記物及相關濃度。

同時，這一技術的推廣也要求對體液的生化組成有深入的了解，如汗液或眼淚的生化組成及其與血液化學的關系。另外，為了實現在不會造成佩戴者不適的前提下無創采樣，生物傳感器還需要使用先進的材料和設計，從而提供必要的靈活性和延展性。人工智能賦予醫療行業更可靠的技術,不僅能夠提升醫療人員的工作效率,也從源頭上節約了醫療成本。在未來的技術不斷發展的過程中,醫療人工智能將會普及到每家每戶,讓人們能夠足不出戶做到日常監測預防,對人民群眾的身體素質起到很大的保障作用。與醫療健康領域的大數據和物聯網一樣,人工智能在醫療健康領域正迅速成為一個決定性因素

歐洲心臟病學學會年會(ESC)是心血管領域世界級的重要會議之一，在此次會議上，301醫院心臟健康研究團隊共有6項智能技術心血管健康風險監測及管理的工作在大會交流。

睡不好跟房顫發生有關?研究證實：睡眠呼吸障礙人群房顫風險增加5倍

歐洲心臟病學學會年會(ESC)房顫論壇上，301醫院心臟健康研究團隊介紹睡眠呼吸障礙風險人群心房顫動(房顫)篩查情況，這是團隊在可穿戴設備心血管健康風險監測系列工作，繼ESC大會m-Health in Arrhythmias報道“真實世界光電容積脈搏波技術篩查房顫”之后，全球首個在睡眠呼吸障礙人群篩查房顫風險的報道。

共有187,933例(平均年齡38.18 ± 10.77 歲, 91% 男性)使用PPG可穿戴設備監測夜間睡眠。其中9088例(4.84%)篩查為睡眠呼吸障礙高風險(平均年齡42.62 ± 9.27 歲，98% 男性)。184 970例人群使用PPG手環/表同時監測睡眠及心律，8837例篩查為睡眠呼吸障礙高風險。

對于腕戴式可穿戴設備而言，基于無創取樣汗液和間質液監測的經皮透析無創血糖監測技術在設備集成、傳感精度、汗液/ISF生成和替代、信號傳導、數據傳輸和多路復用傳感等方面取得了顯著進展；同時，相關的柔性材料和自恢復材料也有進展。

然而，這一技術還需要延長使用時間，增強傳感器響應與同期分析血液濃度的相關性，對生物體液有效可控的取樣，以及加強汗液取樣和傳輸，以提高檢測的可靠性和關聯來動態監控濃度的變化。

正因為難度如此之大，多年來業界在這一領域上的進展并不明顯。早在2015年，谷歌的兄弟企業Verily就曾試圖開發一款可利用淚液實現無創血糖監測的隱形眼鏡。然而，幾經努力后，這一產品并未被開發出來，從而被Verily放棄。

通過近紅外、中紅外光譜技術對血液中的血糖進行監測則是另外一種無創血糖監測技術。光譜技術主要利用物質獨特的光譜特性——通過測量特定物質與各種不同波長光波間的互動關系，來測量該種物質的濃度。物質在和不同波長的光進行反應時會有不同的吸收率和反射率，也有可能吸收后發出不同波長的光。

通過研究特定物質在不同波長下的反應特性，就可以得到它在某一波段光波下的特異性光譜特征。通過發射特定波長的光波，再利用傳感器接收反射回來的光波，對比某一物質的特異性光譜，就可以對物質含量進行估算。理論上而言，只要可以生成信號強度足夠且波長極為精準的光線，就可以實現特定生化標志物的檢測。

以血糖為例，其在近紅外（600-2500nm波長）和中紅外（2500-16000nm波長）照射下的光譜特征最為明顯。然而，這兩個波段下的光線無法穿透人體大部分組織。因此，需要通過測量組織反射回來的光波光譜，而不是穿透組織的光波光譜來測量人體內的血糖含量。