心血管疾病仍是全球主要健康挑战，每年导致约1980万人死亡。可穿戴技术与人工智能的融合正在推动心血管医疗从间歇性临床监测转向连续实时监测。本叙述性综述综合了消费级与医疗级可穿戴设备结合AI算法用于连续心血管监测的现有证据，重点关注真实世界转化应用与全球健康公平。综述考察了智能手表（光电容积脉搏波PPG与单导联心电图ECG）、连续心电...
2019冠状病毒病（COVID-19）大流行凸显了快速、准确、即时诊断技术的需求，并推动生物传感器作为下一代分析平台受到关注。然而，生物传感器性能由生物探针—靶标识别、传感器制造、结构优化和信号解释等相互关联的过程共同决定。由于这些过程涉及多个交互变量，传统经验方法在高效优化传感器性能和解释复杂分析信号方面存在局限。人工智能（AI）...
神经退行性疾病、糖尿病、癌症和传染病仍是全球重大健康问题，尤其在缺乏快速准确诊断手段的中低收入国家。传统生物芯片传感平台虽有效，但常受复杂仪器依赖和大数据处理能力不足的限制。本综述系统评估人工智能（AI）与生物芯片技术整合以提升生物医学诊断的进展，重点分析光谱、纸基、实验室芯片和微流控平台与强化学习、机器学习和深度学习模型结合的最新...
本文中的SARS disorder指一种泛化的急性严重呼吸窘迫状态，以呼吸频率异常、血氧饱和度异常、发热和心血管应激指标为特征，并非新冠诊断系统。研究通过NetLogo构建多智能体仿真框架，分析情境感知的SARS disorder管理系统。系统利用交互智能体和非单调、情境敏感推理，降低生物传感器记录带来的不确定性并处理不一致。知识推...
基于细胞的免疫生物传感器是研究生物细胞免疫反应的新型平台，可提供更接近生理和病理状态的实时信息。这些系统以活免疫细胞为主要组分，能够高灵敏度、无标记地检测疾病相关生物标志物和细胞特征。与微流控及器官芯片技术的结合，使细胞微环境可被精确操控，不仅实现高通量筛选，也推动更小、更便携的即时检测系统发展。本文综述了微流控细胞基免疫生物传感在...
临床心理学长期依赖自我报告，但自我报告易受记忆、注意、自动加工、污名、社会呈现及法律后果等因素影响，并可能产生共同方法偏差。本文以酒精使用评估为例，综述一类新兴的可穿戴经皮酒精生物传感器。经皮传感器通过检测皮肤表面气隙中由汗液和不显性出汗释放的乙醇蒸气，被动、连续地记录饮酒行为。文章指出经皮酒精评估面临时间滞后、出汗与环境干扰、设备...
由细菌和病毒病原体引起的传染病仍是全球重大威胁，尤其在诊断资源有限地区。传统光学方法耗时长、易受操作误差影响，并需要复杂仪器。比色生物传感器可将生物识别过程转化为肉眼可见的颜色变化，从而实现简单、低成本的即时检测。人工智能（AI）通过学习、训练和模式识别增强决策能力。机器学习（ML）和深度学习（DL）可提高诊断准确性，但它们不能自主...
抗微生物耐药(AMR)是全球健康的重大威胁，削弱现代医学疗效并危及卫生系统。快速、精准、可扩展地识别耐药决定因子对遏制和药物管理至关重要，但现有监测技术受时间、成本和可及性限制。生物传感器技术与人工智能(AI)的进展为去中心化、智能化AMR监测提供了新途径。本综述整合了电化学、光学、压电、纸基和纳米材料生物传感器平台的最新进展，及其...
癌症是全球主要死因，传统活检、影像和实验室标志物检测存在侵入性、成本高和结果延迟等局限。本研究旨在整合基因表达谱、物联网（IoT）生物传感器和机器学习（ML），提升癌症生物标志物检测、分类与监测能力。研究从GEO数据库获取285例癌症患者、57736个基因的RNA-seq数据，经ComBat批次校正、PCA降维和Shannon熵特征...
帕金森病、阿尔茨海默病和重度抑郁症等神经退行性疾病的准确及时诊断，依赖于对脑脊液等复杂生物液中真实神经递质信号动态的实时监测与精确解析。神经递质动态受其种类和浓度共同决定。现有生物传感器在灵敏度和选择性方面存在明显局限，难以可靠实现神经递质的检测与定量；尽管纳米材料和生物酶可用于修饰传感界面，但信号卷积、电极污染和神经递质间串扰仍长...
Rett综合征（RTT）症状广泛，疾病进展中的症状变化难以捕捉。可穿戴传感器为神经发育障碍的疾病状态监测提供无创、客观手段。本研究按PRISMA标准系统检索4个数据库，无时间限制，获得226条记录；去重后筛选184条，排除147条，37条进入全文评估，最终纳入12篇。样本量7–47例，年龄1–41岁。研究使用多种可穿戴生物传感器，E...
环境污染已成为全球公共健康的重要风险。秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans, C. elegans）因体型小、透明、遗传背景清晰、生命周期短、易于培养，已成为环境毒性研究的理想模式生物。本文综述了 C. elegans 作为环境生物传感器的生理基础，包括其消化、生殖、内分泌、感觉和神经肌肉系统对污染物的整体响应...
食源性病原菌仍是重大公共卫生问题，亟需快速、灵敏、可靠的检测方法。传统生物传感器虽有效，但常受复杂样品基质、信号解释困难和现场适用性限制。将人工智能（AI）整合到生物传感平台中，为应对这些挑战提供了变革性途径。本综述系统评述了AI辅助生物传感器在肉类、乳制品、新鲜农产品和即食食品等样品中检测食源性病原菌的最新进展，重点讨论机器学习与...
计算工具尤其是机器学习、深度学习和基于结构的建模正在改变适配体研究，通过加速适配体发现并提升生物传感器开发。本综述系统总结了预测算法在模拟适配体-靶标相互作用、指导序列的计算机优化以及简化实验室和即时诊断平台设计流程方面的进展。文章考察这些方法如何改善适配体传感器开发的关键环节，包括适配体筛选、传感表面固定、信号转导和分子架构设计，...
人工智能（AI）正在重塑电化学生物传感系统，为食源性病原菌检测提供新方案。本综述系统总结了机器学习、深度学习、优化算法和图神经网络等AI技术在传感器设计、材料优化与信号处理中的集成应用，重点面向大肠杆菌、沙门氏菌和金黄色葡萄球菌等关键病原菌。文章指出，AI可辅助识别分子（酶、抗体、适配体）的序列优化、结构预测与功能筛选，优化电极材料...
污水监测是追踪目标物质动态变化、支持公共卫生干预的新兴策略。本文研究机器学习模型在污水样本分类中的应用，以炎症关键生物标志物C反应蛋白（CRP）为对象，利用吸收光谱数据区分从0到10^-1 µg/ml的五个浓度等级。研究未依赖单一模型，而是比较多种机器学习算法，并计算准确率、精确率、召回率、F1分数和特异度等指标。比较分析显示，三次...
背景与目的：肝病常隐匿进展至肝硬化或肝衰竭，早期检测受传统诊断限制。本研究提出 LivXAI-Net，一个与物联网（IoT）生物传感器集成的可解释人工智能（XAI）框架，并在模拟实时环境中基于历史数据评估。方法：系统模拟可穿戴汗液、血小板和凝血酶原传感器连续采集数据，使用在 Mayo Clinic 原发性胆汁性肝硬化（PBC）数据集...
乳腺癌是全球重大健康问题，也是女性首位死因。由于癌症类型超过100种且症状各异，早期检测面临挑战。2016—2020年，乳腺癌每年导致每10万名女性中19.6人死亡，凸显早期治疗的重要性。机器学习已成为改善早期诊断和预后、降低死亡率的重要工具。本研究基于CDP乳腺癌数据集，对支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）、逻...
可穿戴传感器技术为假肢使用者的多汗症管理提供了前沿解决方案，直接应对假肢-皮肤界面过度出汗带来的复杂挑战。过量汗液可导致皮肤破损、感染风险增加和假肢贴合度下降，从而降低功能与舒适度。系统内嵌先进生物传感器，可实时监测湿度和皮肤温度，提供汗液产生和皮肤状况的精确数据。数据传至移动健康平台，使用户和临床医生能够即时调整，例如修改假肢材料...
随着核能需求增长与能源脱碳推进，识别和遏制核武器扩散、同时保障全球核能安全开发需要新方法。防止核材料与核技术被用于未授权核武器是国际原子能机构及《不扩散核武器条约》缔约方的长期挑战。环境擦拭采样可用于在已知核设施及其周边表征秘密扩散活动，但在声明设施边界外的未知地点检测核扩散仍缺乏有效工具，构成不扩散保障的关键缺口。微生物组是特定生...