近年来，人工智慧（AI），特别是机器学习（ML）和深度学习（DL）的整合，大大提升了生物感测器的能力。AI能够处理生物感测器产生的大量复杂数据，实现即时分析并提供预测性洞察，AI与生物感测器的协同作用，对於推动个人化医疗和整体病患照护将有极大的助益。

从基础生物感测器到整合AI的智慧生物感测器的演进，也是从预防性诊断与个人化健康智慧的典范转移。随着AI技术的导入，系统可以分析这些感测器的连续、复杂及多模态的数据，这种分析能力将生物感测器从单纯的测量工具转变为能够识别微小模式、预测未来健康事件并促成个人化干预的智慧系统。

而在目前现代生活中，穿戴式装置则是串接AI应用与智慧生物感测最重要的装置，和最受欢迎的使用者介面。

穿戴式装置与个人化医疗

得益於微型化、无线通讯和运算处理技术的进步，穿戴式装置实现了对多种生理和行为叁数的连续、非侵入性的感测 ，因此也取得了个人化医疗和主动健康维的丰富数据。

如今，穿戴式装置使得普罗大众能在日常生活中进行连续监测，再结合AI的分析，开始提供个人化的洞察和建议。而这种直接获取个人健康情报的途径，赋予使用者更深入了解自身健康状况并做出明智决策的能力。

根据市场研究的资料，预计到2025年将达到1800亿美元，复合年增长率（CAGR）为30%。同时，整合穿戴式装置与AI的研究数量也呈现明显上升趋势，尤其自2019年以来，在心理健康等应用领域的研究尤为突出。这个成长主由消费者对健康追踪的兴趣、技术进步以及对远程和个人化医疗解决方案日益成长所驱动。

穿戴式装置里的生物感测器

现代穿戴式装置嵌入了多种类型的感测器，以监测广泛的生理叁数。光学感测器，如光体积描记法（PPG）感测器，常用於测量心率（HR）、心率变异性（HRV）和血氧饱和度（SpO2）。

电化学感测器则被探索用於非侵入式或微创式地监测血糖和乳酸等代谢物，尽管非侵入式血糖监测仍是一个新兴领域 。惯性测量单元（IMUs），包括加速度计和陀螺仪，用於追踪运动、活动量，并侦测跌倒；温度感测器监测体温，压力感测器可测量海拔变化，并有潜力应用於血压监测；皮肤电活动（EDA）或电流皮肤反应（GSR）感测器则用於评估压力和情绪激发状态；此外，用於心电图（ECG）和脑电图（EEG）的电极也日益整合到穿戴式装置中，以进行更详细的心脏和脑部活动监测。

目前的趋势是多感测器融合，即来自各种感测器的数据由AI结合，以提供更全面、更准确的个体健康状况图像，而非依赖单一叁数的测量。穿戴式装置也正整合越来越多种类的感测器与AI演算法，特别是深度学习，擅长处理多模态数据和结合数据（例如，心率、活动、睡眠、EDA），以提供比任何单一数据流提供更丰富的背景资讯。

尽管可侦测的生理叁数范围不断扩大，消费性穿戴式感测器用於医疗诊断目的的准确性和可靠性仍然是一个关键问题。然而，它们的主要设计可能侧重於健康促进而非医疗诊断，这意味着追踪健康与医疗验证装置之间，是存在着明显的使用者区隔，这也对推动更严格的医疗应用感测器验证的需求。

穿戴式生物感测的资料处理技术

原始感测器数据要适用於AI/ML分析，必须经过关键的预处理步骤。这些步骤包括数据清理（降噪、伪影去除）、异常值侦测与处理、缺失数据管理（??补）、数据整合（来自多个感测器、时间戳对齐）、数据转换（分段/加窗、标准化、归一化）以及降维（特徵选择、主成分分析PCA）。

数据预处理的品质和严谨性显着影响源自穿戴式装置的AI驱动健康洞察的可信度和普适性；预处理不足可能导致误导性或错误的结论，因此预处理的要点是清理和精炼这些数据。

如果预处理不充分，AI模型可能会从杂讯或伪影中学习，导致在新数据上表现不隹或产生错误解读，这突显了AI的「智慧」既取决於数据品质，也取决於演算法的复杂程度，标准化的预处理流程可能成为监管批准和临床采用的关键。

穿戴式装置和感测器数据类型的异质性，使得预处理流程需要具备适应性且通常需要客制化。此外，穿戴式装置使用不同采样率和数据格式的多样化感测器．像加窗和标准化这样的预处理技术，就需要根据特定的数据特性进行调整。

穿戴式生物感测的AI推论和演算法

机器学习

在穿戴式健康领域，监督式学习和非监督式学习（如分群、异常侦测）被广泛应用在从生物讯号中进行模式识别的功能。

虽然深度学习经常受到更多关注，但传统机器学习演算法在许多穿戴式生物感测器应用中仍然高度相关且实用，特别是在数据有限、可解释性至关重要或计算资源受限的情况下。像SVM（支援向量机）和RF（随机森林）这样的传统ML模型仍在特定情境下广泛使用且表现良好。

深度学习

深度学习架构在分析复杂、高维度和时间性的生物感测器数据方面具有显着优势。卷积神经网路（CNNs）适用於处理网格状数据和时间序列生物讯号；长短期记忆网路（LSTMs）和其他循环神经网路（RNNs）则擅长处理序列数据；Transformer模型因其处理长序列和时间模式的能力而受到关注。

自然语言处理

在AI穿戴式装置的场景中，自然语言处理（NLP）扮演着重要角色，例如解读语音指令以进行装置互动，分析使用者透过文字/语音输入的病患报告结果或情绪日志，甚至处理与穿戴式数据相关的临床医生笔记。

NLP与穿戴式系统的整合，可以弥合量化生理数据与质性病患体验之间的差距，从而更全面地理解健康状况，并处理使用者与其穿戴式装置附属应用程式互动时的语音输入或文字日志。

结论

人工智慧与穿戴式生物感测器的结合，正彻底改变医疗保健，实现个人化、数据驱动的医学模式，从早期疾病侦测到慢性病管理，都能提供即时健康洞察。尽管面临数据准确性、隐私、伦理与监管等挑战，此技术仍透过持续创新与跨领域合作，有??推动数位分身和自动化治疗等更先进的医疗模式，最终实现更健康、更公平的未来。