《自然—电子学》：高伟团队开发多模态电子皮肤，实现长时间连续监测与心理压力的精准评估

北京时间2024年1月19日18时，加州理工学院医学工程系高伟教授与博士生许昌浩、博士后宋宇等在Nature Electronics杂志在线发表题为 “A physicochemical-sensing electronic skin for stress response monitoring” 的研究文章，通过结合生理与生化数据的多模态电子皮肤，实现长时间连续监测与心理压力的精准评估。

在现代社会，心理健康逐渐成为人们关注的焦点，特别是在新冠疫情之后，与压力相关的心理障碍如焦虑和抑郁的人显著增加，使得对心理健康意识和有效评估方法的需求日益迫切。然而，尽管人们对此有着越来越多的认识，但如何有效应对这些心理健康挑战的资源和能力仍然不足。现代社会迫切需要创新方法来理解、监测和管理压力。

尽管精神压力在全球范围内普遍存在，但心理压力评估的方法大多局限于主观调查和临床问卷，这些传统方法虽然提供了洞察力，但耗时长且需要大量后续随访，为医生和心理健康从业人员带来了重大负担。依赖自我报告的数据可能因个人感知和记忆偏差而导致不准确，且可能因个人的心理抵触而延误诊断。鉴于压力及其表现形式的高度个体化，迫切需要更客观、可靠和可扩展的方法来评估精神压力水平，以补充现有的基于问卷的评估方法。

电子皮肤作为一种柔性可穿戴平台，由模仿人类皮肤的各种传感器和材料组成。由于精神压力表现为复杂的生物学反应，涉及神经系统、内分泌系统和免疫系统——这种多面性并不完全被现有商业可穿戴设备中的物理传感器捕捉，因此商业可穿戴设备通常无法提供对压力的全面视角，忽略了生理和心理因素之间的相互作用以及压力反应的个体差异。电子皮肤中的多模态传感弥补了这一空白，通过同时测量更广泛的生理和生化信号提供了更细致和全面的压力评估。这一进步有望弥合可观察的心理压力症状与潜在的多模态生物标记物之间的关联，促进更准确和个性化的精神压力评估方法，实现可穿戴技术临床与商业应用的一大飞跃。

图：用于心理健康监测的电子皮肤CARES平台

为了有效地收集稳健可信的多模态数据，该电子皮肤（CARES）解决了长期连续佩戴中传感器稳定性的关键挑战。对于物理传感器，主要关注其对日常佩戴运动的界面噪音的敏感性，因运动产生的失真信号可能严重影响数据准确性。CARES平台通过设计确保与皮肤稳定、紧密贴合的界面，减少了运动对传感器读数的影响。同时，对于生化传感器，平台解决了长久以来在体液中维持信号稳定性的挑战。通过研究传感器的底层机理，研究人员通过添加与替代传统材料，开发设计出新的生化传感器制备工艺。这些重新开发的传感器实现了在汗液中超过100小时的长期稳定监测，并可以在日常活动期间以及在受控压力研究时提供连续的24小时以上的多模态物理化学监测。

为了有效分析多模态数据，研究人员设计了机器学习架构，实现压力检测、压力类型分类和焦虑水平预测等关键任务。CARES平台收集的多模态物理化学数据表明，我们可以准确分析人体对不同类型压力源的反应，展示了机器学习在将多模态数据转化为精确、量化的心理健康监测方面的巨大潜力。这一技术不仅预示着心理健康的客观和定量分析成为可能，更是在个性化医疗领域内，为以AI为驱动的可穿戴电子产品的未来发展和广泛商业应用铺平了道路。通过这种创新，我们能够更好地理解和管理个人的压力和焦虑，为全球公共卫生贡献重要力量。

相关论文信息：

https://www.nature.com/articles/s41928-023-01116-6

转自：“小柯物理”微信公众号

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