在手腕上贴一片“智能创可贴”，便能在运动状态下实现无创、连续且精准的血糖监测——近日，中国科学院苏州生物医学工程技术研究所钟君、杨洪波团队研发的无线汗液柔性传感技术，不仅为“无创血糖检测”提供了全新路径，更为智能穿戴设备开发出慢病管理的新应用场景。该成果近日正式刊发于国际权威期刊《美国科学院院刊》（PNAS）。

糖尿病防控与运动健康管理领域，长期面临监测痛点：传统指尖采血不仅伴随痛感，更无法实现实时连续监测；微创探头仍会造成皮肤创口，使用体验受限。因此，“不扎针”“贴肤即测”的智能穿戴设备，成为行业攻关的方向。

“当前智能穿戴设备在心率、血氧等基础指标监测上已十分成熟，但血糖这类生化指标受个体差异影响极大，且信号微弱，全球范围内尚未出现真正成熟的无创商用产品。我们的研发目标，就是想填补这一行业空白。”团队核心成员、苏州医工所博士后张森浩介绍，团队早早就将研发方向锁定在可无创获取的汗液上，但要实现汗液监测血糖的可行性，首先需攻克的关键难题，是提升汗液葡萄糖与血液葡萄糖之间的相关性。“而其中的原因，便是运动时出汗速度的差异、汗液稀释效应等因素，都会严重影响监测准确度，这是我们必须突破的技术关卡。”

为破解上述难题，团队科研人员反复开展实验和测试，从传感材料选型、电极制备工艺到算法模型构建，层层递进打磨技术细节，最终找到核心解决方案——建立新型汗液pH值校准模型。该模型可对酶活性变化与汗液稀释效应进行动态矫正，利用汗液pH值实时计算得到汗液分泌速率和传感器灵敏度，将其动态补偿到预测血糖浓度计算中，使其大幅贴近真实血糖值。

团队研制的柔性传感贴片，薄如一片“智能创可贴”，采用生物兼容胶材设计，可直接贴合于皮肤表面，适配手腕、额头等易出汗部位。贴片内置微流控汗液采集通道、多孔电极与无线传输模块，在运动场景下能实时捕捉汗液pH值和葡萄糖浓度，并快速换算出可靠的血糖数值。

在多名健康志愿者与糖尿病患者参与的运动测试中，校正后的血糖预测相关系数从0.85提升至0.95，位于临床克拉克误差网格A区占比也从72%提高到90%，验证了技术的精准性与可靠性。“目前我们已成功研制出工程样机，完成了小试与多例临床验证。”张森浩表示，“现阶段设备最适用于运动场景，只要人体出汗就能实现稳定监测，但我们的目标是实现全天候可用，即便不出汗也能完成精准检测。”

为达成这一目标，团队正将核心算法与反向离子电渗技术相结合，通过微弱且安全的电流温和刺激汗腺分泌微量汗液，让人体在静止状态下也能顺利完成无创血糖检测。

该成果将应用于智能穿戴设备。张森浩透露，团队正推进这项无创血糖监测技术与智能手表的集成研发，同步拓展皮质醇等多项健康指标的监测功能，打造出多模态的健康监测终端。按照团队的研发规划，未来1至2年将完成大规模人群数据建模，随后积极推进产品落地开发，努力使得普通民众用上这款国产无创血糖智能穿戴设备。

与此同时，团队研发的可水洗智能紧身T恤已实现小批量供货，该产品能实时监测心电、呼吸、体温等指标，主要服务于运动员等特种人群；未来这款T恤还将与智能手表实现数据互联互通，构建起一体化健康管理平台。

“未来，行业必然朝着无创化、连续化、精准化、个性化的方向演进，智能穿戴健康监测大有可为。”张森浩认为，目前我国在该领域具备一定优势，完整的产业链布局、高效的制造能力以及有力的政策支持，能推动实验室成果快速转化为终端产品；而国外则在基础研究深度与技术路线多样性上积累更为深厚，值得我们借鉴。

“我们希望推动智能穿戴设备从基础健康追踪工具，升级为慢病管理、健康预防的核心装备，为糖尿病防控、运动健康指导与全民健康管理提供重要技术支撑。”张森浩说。而要实现这一美好未来，他认为，还需进一步强化医工协同，通过与医院建立高效合作通道，借助大规模临床数据持续优化个性化算法，让技术更贴合实际医疗需求；还要推进多模态融合，将生理生化监测与AI算法深度结合，实现单一设备对多项健康指标的同步监测，提升产品的综合实用价值；此外还需加快合规化进程，不断完善行业标准体系，缩短创新产品的审批周期，让安全可靠的技术早日走进大众生活、惠及更多人群。

新华日报·交汇点记者 蔡姝雯