新型皮肤贴片或可替代笨重的测谎仪和睡眠监测设备New skin patch could replace bulky polygraphs and sleep monitors

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.news-medical.net美国 - 英语2026-05-25 16:09:04 - 阅读时长5分钟 - 2314字
一项发表在《科学进展》杂志上的研究开发出一种无线、可贴附皮肤的多模态传感系统(SIMSS),能够连续监测心率、呼吸、皮肤电活动和体温等生理指标,通过机器学习算法准确识别压力事件和生理状态,在真实环境中替代传统笨重的测谎仪和睡眠实验室设备,该技术已在急诊医学培训、婴儿睡眠障碍等多种场景中验证,有望在压力医学、儿科和行为健康等领域改善诊断、个性化教育和治疗监测。
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新型皮肤贴片或可替代笨重的测谎仪和睡眠监测设备

一种柔软的无线胸贴有望通过在现实环境中持续追踪身体隐藏的压力信号,替代笨重的测谎仪和睡眠实验室导线,应用范围从急诊医学培训到婴儿睡眠障碍。

一项近期发表在《科学进展》杂志上的研究旨在开发和验证一种新型可穿戴平台,该平台能够对心脏、呼吸、皮肤电活动和热信号进行连续、时间同步的测量,用于高级心理生理评估和转化临床应用。

心理生理监测的挑战

准确的心理生理监测对于表征各种医疗状况下的压力和自主神经功能障碍至关重要。心脏、呼吸、皮肤电活动和热活动的细微波动作为生理损害和压力的生物标志物发挥作用。这些参数相互依存,压力通过自主神经通路引发协调但个体化的变化。因此,全面评估需要同时进行多模态传感。

传统方法如测谎仪和多导睡眠图使用多个有线传感器附着在身体上,这限制了实用性与舒适度。这些系统的固有复杂性和不适感可能引入二次压力并降低测量保真度,限制了它们在临床环境和脆弱群体中的适用性。

可穿戴生物电子设备,特别是具有无线、多模态传感的柔软、皮肤集成平台,已经出现以解决这些限制,能够在日常活动中实现同时、低负担的数据采集。然而,目前大多数可穿戴设备仅限于一两个参数,或依赖汗液生物标志物,后者受到腺体激活要求和时间延迟的限制。

迄今为止,尚无现有平台将心脏、呼吸、皮肤电活动和热监测结合在一个小型化、患者友好的设备中,且已在临床和实验室环境中得到验证。

开发和验证皮肤界面多模态传感系统

研究人员已经开发出一种用于连续心理生理监测的无线、皮肤界面多模态传感系统(SIMSS)。SIMSS捕捉心率和呼吸率及其变异性、心脏声音强度、皮肤电活动、温度和热导率,能够对自主神经和压力相关生理进行综合、实时评估。

应用于SIMSS数据的机器学习(ML)算法能够准确分类压力事件和生理状态,尽管这些发现是基于验证研究中相对较小的参与者队列得出的。在验证研究中,数据来自七名受试者,其中一些分析报告了六名参与者的数据,在测谎面试中同时使用SIMSS和商用测谎系统。

在10分钟休息后,参与者回答了随机设置的控制问题和敏感问题,中间间隔30秒。从SIMSS数据中提取的多模态特征使机器学习能够灵敏地检测询问过程中的生理变化。

对于睡眠监测,13名7至30个月大的儿科患者在胸部佩戴SIMSS设备,且不妨碍临床多导睡眠图(PSG)系统。在单独的模拟实验室培训中,十六名二年级儿科住院医师同时佩戴SIMSS和参考心电图设备,数据在七次会话中收集,以评估在真实场景中的性能。

SIMSS展示高精度生理压力检测

SIMSS持续追踪呼吸率、呼吸率变异性、皮肤电活动和皮肤温度,能够全面监测与压力相关的自主神经反应。应用于这些多模态数据的机器学习能够准确区分压力和休息状态,在实时和自然环境中重现测谎系统捕获的关键生理信息。

多模态方法还改进了对跨生理系统的协调自主神经反应的机制解释,而不是依赖单一压力标志物。该设备捕捉了在噪声中言语任务期间对认知压力的生理反应,结果与瞳孔测量结果一致。

作为可穿戴测谎仪,SIMSS可靠地捕获了面试期间的生理反应,与商用系统匹配并确认交感神经激活。该设备对敏感问题引起的多个领域压力标志物的快速增加进行了灵敏检测。

该设备检测到认知压力期间广泛的自主神经激活,特别是在要求高的阶段。群体分析确认了尽管存在个体差异,但生理指标有持续显著的增加。使用设备数据的机器学习能够对与压力相关疾病相关的压力反应性进行详细分析。

物理压力监测的验证显示,设备结果与FDA批准的参考设备紧密平行,并得到皮质醇测量的支持。在冷加压试验期间生理标志物的协调增加与心电图(ECG)和血压监测器的结果紧密匹配,捕捉到压力引起的血管运动和微血管变化。

机器学习以高灵敏度和特异性区分物理压力和休息状态,识别心率和呼吸变异性为主要标志物。该设备捕捉到内感受和外感受压力的独特特征,验证了其在不同环境中的实用性。

该无线设备为婴儿睡眠监测提供了对传统多导睡眠图的无创替代方案,实现了舒适、连续的整夜评估,尽管该技术仍处于研究验证阶段。

在儿科睡眠中,SIMSS记录与多导睡眠图结果高度吻合,可靠地检测到觉醒、低通气、血氧饱和度下降和排尿,同时最大限度地减少运动伪影。机器学习确认了检测睡眠事件的高灵敏度和特异性,呼吸、心脏和热信号是主要预测因子。

在唐氏综合征婴儿中,该设备揭示了独特的自主神经特征,与健康对照组相比,副交感神经活动更高,压力标志物更低,支持其在脆弱儿科人群中进行早期风险评估和干预的潜力。

SIMSS在急诊医学培训中的使用展示了该设备在动态环境中的适用性。特定会话的压力反应被可靠检测到,在挑战性场景中,心脏和皮肤电活动标志物增加,在总结讨论期间减少,不受运动伪影影响,并与心电图(ECG)参考值紧密匹配。

群体分析显示,跨会话的压力标志物存在高度变异性,尤其是在复杂场景中,反映了参与者之间不同的压力反应性。作者指出,在更大、更多样化的人群中进行进一步研究对于评估普适性和长期实际性能将很重要。

值得注意的是,较高的生理压力反应与较低的表现相关,突显了该设备在指导教育策略和韧性训练方面的潜力。

结论

研究人员已经开发出一种多功能、临床相关的平台,能够准确捕捉各种环境中的心理生理压力和睡眠事件。然而,该研究主要代表早期验证工作,在广泛临床应用之前,还需要额外的大规模和纵向研究。

将其使用扩展到重症监护、行为健康和神经内脏医学可能会进一步将生理传感与精准治疗相结合。通过阐明自主神经失衡、压力反应和健康结果之间的联系,该技术有可能增强诊断、个性化教育,并在包括压力医学、儿科和行为健康在内的多个领域改善治疗监测。

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