3D打印微流控电子皮肤+机器学习用于多模态健康监测

维持平衡的生活方式并有效识别临床前症状以实现对疾病的早期干预对维持身体健康和长寿至关重要。随着可穿戴技术的出现，通过依托个性化医疗和数字健康服务，传统医疗实践的发展进程正在迅速变革。基于皮肤接口的可穿戴设备可以实时提供与用户健康状况相关的详细信息，被认为是这一努力不可或缺的推动因素。

通过皮肤实时跟踪心率和体温等生命体征，可以提供有关人体生理状况的深层信息。另一方面，对汗液这种关键的无创体液进行原位微流控采样和分析，可以提供与我们的健康状态密切相关的丰富生物分子信息。为此，亟需开发具有分子传感和生命体征跟踪功能的多模态可穿戴系统，以便更全面地了解我们的身体反应。这种多模态数据与现代数据分析方法（例如机器学习）相结合，将实现许多实际的健康监测和临床应用。

据麦姆斯咨询报道，为了解决上述挑战，近期，美国加州理工学院（California Institute of Technology）的研究人员提出了一种具有多模态理化传感能力的微流控弹性电子皮肤（e³-skin）——专门使用一种具有高度适应性和通用的基于半固体挤出（SSE）工艺的3D打印技术构建而成，其涉及墨水直写和选择性相位消除工艺。这种3D打印的e³-skin，通过与机器学习相结合，使远程多模态个性化健康评估成为可能。相关研究成果以“3D-printed epifluidic electronic skin for machine learning–powered multimodal health surveillance”为题发表在Science Advances期刊上。

图1 基于半固体挤出（SSE）工艺的3D打印e³-skin

为了制备具有最佳性能的e³-skin，以实现在体生物传感、表皮微流控调制和能源效率，定制了包含各种多维纳米材料、聚合物和水凝胶组成的功能墨水，可以高精度地构建可穿戴系统中的所有多维结构。此外，所有墨水在配制时都力求满足半固体挤出所需的流变特性，这就需要根据所选定的材料组合来确定合适的粘弹性和剪切稀化行为。同时，研究人员还利用相位消除策略，包括选择性去除墨水中的牺牲成分，将打印的3D细丝转变为多孔结构，以提高其性能。

基于半固体挤出工艺的3D打印e³-skin由一系列电化学汗液生物传感器（例如葡萄糖、酒精和pH传感器）和生物物理传感器（例如温度和脉搏传感器）、一对用于局部汗液导出的水凝胶涂层离子电泳电极、一个用于高效汗液采样的微流控器件和一个作为能量存储模块的微型超级电容器（MSC）组成（该模块与一个能量收集装置（如太阳能电池）接口，用于可持续可穿戴操作）。此外，通过与无线电子模块进一步集成，e³-skin可以从人体日常活动中长时间地收集理化数据。这种多模态数据收集技术，结合基于机器学习的数据分析方法，为数字健康时代的个性化医疗保健的广泛应用打开了大门。

图2 3D打印生物物理传感器的设计和表征

图3 3D打印生化传感器的设计与表征

图4 用于汗液导出、采样和多路分析的3D打印微流控器件的设计和表征

图5 用于e³-skin的3D打印可穿戴能源系统的表征

这种精心设计的全3D打印e³-skin能够同时监测汗液中的葡萄糖、酒精和pH值，以及心率和温度。作为概念验证，研究人员演示了e³-skin在人体日常活动中的实时健康监测性能。研究结果表明，e³-skin收集的信息结合机器学习算法分析能够为实际生活中人体的个性化健康评估提供有用的信息。例如，e³-skin能够以超过90%的准确率预测个体在饮酒后的行为障碍程度。在未来，这种具有多模态传感能力的可穿戴设备，可以使用该研究所提出的简单和低成本的3D打印技术进行原型制作，从而在常规远程健康监测和临床实践中得到应用。

图6 e³-skin实时健康监测和机器学习驱动的健康状况预测性能的在体评估

审核编辑：刘清