深圳技术大学史济东等Advanced Functional Materials!!具有全模块形状自适应性的透气脉搏传感腕带用于机器学习辅助连续血压监测

心血管疾病已成为现代社会导致死亡和残疾的主要原因，给全球医疗资源带来沉重负担。血压作为心血管状况的关键指标，在人群层面公共卫生监测和个性化临床管理中发挥着核心作用。持续血压监测对于及时病理检测和治疗干预至关重要。主流血压测量方法中，有创动脉导管术虽提供金标准精度，但因操作风险仅限于急性护理场景；无创袖带式血压计主导日常血压追踪，但其间歇性操作模式引起不适且无法实现实时血流动力学监测。近年来，可穿戴压力传感器在皮肤脉搏波采集方面展现出潜力，但实现连续血压追踪仍面临挑战。一方面，传感器需具备高压力分辨率和响应速度以准确感知动脉脉搏引起的表皮微小动态波动；另一方面，可穿戴设备与皮肤之间的接触界面需要优化以改善皮肤-设备耦合，当前设计通常存在运动伪影甚至信号丢失问题，严重影响血压计算的可靠性。传统可穿戴设备的皮肤-设备耦合不良源于传统柔性基底的高机械强度，无法良好贴合手腕处的凹陷皮肤。尽管已提出多种改善皮肤与可穿戴设备界面粘附的策略，但过度的粘附力通常带来显著不适甚至皮肤损伤。

在这项研究中，研究人员设计了一种基于形状记忆聚合物泡沫结构的透气、全模块形状自适应脉搏传感腕带。该腕带采用聚氨酯泡沫基底和离子电子压力传感模块的集成结构，其中离子层由浸渍离子液体的聚氨酯泡沫构成，夹在两层银纳米线涂覆的聚氨酯泡沫电极之间。由于所有模块均基于多孔形状记忆聚氨酯泡沫，腕带不仅能共形贴合不平整表面，还为佩戴者提供良好的透气性和舒适性。形状记忆聚合物可在特定温度以上维持临时形变并恢复至预定义永久形状，研究人员利用这一特性使腕带能够"记忆"个体特定的手腕轮廓，形状固定过程消除了接触界面的残余应力，确保长期佩戴期间稳定、舒适且自适应的皮肤接触。该传感器系统在0至700千帕范围内实现超高灵敏度（大于2289.31千帕的负一次方），检测限低至0.16帕，响应/恢复时间为1.64毫秒/3.42毫秒。通过机器学习算法处理脉搏波形，实现了连续血压监测，收缩压和舒张压预测准确率分别达到97%和90%，超过临床血压测量标准。此外，全模块透气架构和无应力皮肤-传感器界面确保长达24小时的长期佩戴生物安全性，不会引起皮肤刺激。

该研究通过引入形状记忆聚合物构建可穿戴离子电子压力传感器，解决了传统可穿戴脉搏传感器皮肤-设备耦合不良的问题，为表皮系统提供了优化的生物电子界面。所开发的脉搏传感腕带具有全模块形状记忆特性，展现出优异的压力传感性能，包括超高灵敏度、宽工作范围、低检测限和快速响应/恢复动态。形状记忆特性和全模块透气架构赋予腕带长期佩戴生物安全性。腕带能够忠实记录动脉脉搏，并通过机器学习算法处理脉搏波形实现连续血压监测，收缩压和舒张压估计准确率达到97%和90%，超过临床血压测量标准。该工作为改善可穿戴设备的人机界面提供了切实可行的解决方案，并为个体和社区层面的持续心血管监测建立了稳健平台。研究所开发的腕带在人口规模心血管健康管理方面具有巨大潜力，为日常心血管医疗保健提供了新的技术途径。该策略可推广至其他需要优化皮肤-设备界面的可穿戴生物电子系统，对推动可穿戴健康监测技术的发展具有积极意义。