根據世界衛生組織（WHO）的數據，過去二十年，全球醫療保健支出已飆升至GDP總量的11.9%（約11萬億美元），歐盟的公共醫療支出約占其GDP的8.1%（約11.8億歐元）。由于人力資源和設施有限，因此，了解這些支出模式對于政策制定者和醫療服務提供者最大限度地提供所需服務至關重要。傳統醫療診斷方法包括侵入性檢測和分析，通常需要利用復雜的大型設備。這些因素限制了大部分人獲得初級醫療保健和診斷服務的便捷性。并且，部分人群不適合基于血液檢測的侵入性診斷。例如，對于老年人來說，由于皮膚較薄，血管脆弱，血液采樣可能具有挑戰性。同樣，嬰兒的免疫系統尚未發育成熟，血管脆弱，血容量低。此外，基于血液的診斷無法對人體生理狀況和活動進行實時和連續監測。在這種情況下，人們需要輕便、低成本、高效率的非侵入性診斷工具。這些工具必須能夠實時監測患者的病理狀態，并為預防性診斷和個性化治療提供重要依據。材料科學、電子學和納米技術的最新進展，使業界能夠制造輕巧、柔性的傳感器，并嵌入可穿戴設備，以非侵入方式持續監測生命體征。

可穿戴設備包含可佩戴在用戶身體上或整合到衣物中的分析傳感器。作為物聯網（IoT）的一部分，可穿戴傳感器可以跟蹤人體活動、監測用戶健康狀況并實時傳輸數據。此類設備可快速提供基線值，并對監測數據中可能出現的異常發出警報。智能手表、耳機和智能眼鏡中包含的先進微型可穿戴傳感器，能夠持續提供有關患者生理狀態的信息。例如，集成了傳感器的智能手表可以測量血氧飽和度、心率和呼吸頻率等關鍵生物計量指標。這些先進傳感器使醫療保健專業人員能夠監測用戶的生理參數，以進行早期和預防性治療。現在，已有研究可穿戴設備集成傳感器，以監測各種生物體液中的生物標志物濃度變化。

其中，有些非侵入性可穿戴設備可以進一步與靶向給藥系統集成，從而實現診斷和治療。大多數可穿戴設備由電池供電，可能需要經常充電，這對長期監測來說是一大挑戰。人們對能夠利用用戶的機械運動，并將其轉換為電能為這些可穿戴設備供電的自供電可穿戴傳感器進行了大量研究。摩擦電、壓電和熱電發電機可將機械能和熱能轉化為電能。

本綜述中討論的非侵入性代謝物傳感和人體活動監測示意圖

據麥姆斯咨詢介紹，芬蘭坦佩雷大學的研究人員在Small Science期刊上發表了一篇題為“Wearable Sensors for Physiological Condition and Activity Monitoring”的綜述性文章。文章簡要討論了可穿戴傳感器技術和傳感器制造的演變，并重點討論了用于監測淚液代謝物、呼吸代謝物、表皮汗液代謝物和組織間液的可穿戴傳感器。研究人員通過示例，討論了如何利用可穿戴傳感器監測葡萄糖、乳糖、二氧化碳、氨、丙酮、pH值、離子、過氧化氫、脂類和基質金屬蛋白酶-9（MMP-9）等代謝物。此外，文章還介紹了如何在特定的人體活動中跟蹤眼壓、溫度、呼吸頻率、出汗率和濕度等參數。除了傳感之外，與微針（MN）平臺集成的可穿戴傳感器，還可以為治療應用提供選擇性檢測和同步給藥功能。最后，研究人員總結了可穿戴傳感器技術的局限性和未來機遇。

可穿戴傳感器的發展變遷

隱形眼鏡已廣泛用于矯正視力和美顏目的。由于隱形眼鏡與眼球及周圍的淚液持續接觸，因此成為集成柔性電子器件并將其轉化為可穿戴傳感器的理想基底。淚液中含有豐富的蛋白質和其它成分，與血液中的成分相似。與基于血液的侵入性檢測不同，淚液分析通過非侵入性技術提供了對個體生理狀態的獨特洞察。而葡萄糖是淚液中重要的生物標志物之一。

用于血糖傳感的智能隱形眼鏡

人體呼出的氣體冷凝物中含有近3500種生物標記物（即代謝物），有助于了解個體的生理狀況。對呼氣代謝物進行實時無創監測和分析，有助于早期發現疾病，打造個性化的醫療方法，從而為醫療技術突破鋪平道路。

用于呼吸代謝物傳感的智能口罩

皮膚是人體面積最大的器官，是檢測生物標記物的絕佳途徑。通過皮膚檢測的智能手表、胸帶式心率監測器、葡萄糖監測器和血氧濃度監測器已成功實現商業化。汗液是汗腺分泌的液體，其中含有乳糖、葡萄糖、脂質、尿素和鹽類等代謝物。

汗液監測傳感器示意圖及其表征

總結而言，淚滴、汗液、組織間質液和呼出的冷凝液等生物體液，為非侵入性診斷提供了前景廣闊的途徑。由于各種生物體液中存在大量的生物標志物，因此，快速傳感和分析工具可以為醫療保健帶來變革性影響和進步。更重要的是，血液代謝物與其它生物流體中代謝物之間的相關性正變得越來越明晰，因此非侵入性檢測工具有望在部分場景替代費時費力、侵入性且成本高昂的血液化驗。

然而，這些集成要求傳感器重量輕、生物相容性好且無毒。盡管業界已經做出了許多努力，但舒適性、準確性、耐用性和成本仍然是其實現更廣泛應用的重大挑戰。

此外，智能隱形眼鏡等可穿戴設備在監管方面還面臨諸多挑戰。這些設備與各種器官直接接觸，所以制造這些設備所使用的材料需要嚴格的可追溯性，這也帶來了挑戰。例如，金屬離子浸出、氧化和不必要的化學反應，可能會在臨床試驗前帶來需要克服的重大挑戰。由于智能可穿戴傳感器的數據通常是通過智能手機收集的，因此存在數據隱私和安全方面的挑戰。研究人員對當前的研究趨勢持樂觀態度，因為克服當前的挑戰可能會促進個性化診斷和治療取得前所未有的進展。更重要的是，盡管這些可穿戴傳感器可以提供與血液診斷類似的數據，但我們仍應將其視為一種補充，而不是直接取代現有方法。可穿戴傳感器要成功實現大范圍部署，還需要進行大規模的臨床試驗，評估其診斷和健康預測的準確性。