Transforming Healthcare: Intelligent Wearable Sensors Empowered by Smart Materials and Artificial Intelligence

可穿戴计算机 可穿戴技术 计算机科学 医疗保健 人机交互 智能传感器 人工智能 系统工程 无线传感器网络 嵌入式系统 工程类 计算机网络 经济增长 经济
作者
Shuwen Chen,Shicheng Fan,Zheng Qiao,Zixiong Wu,Baobao Lin,Zhijie Li,Michael A. Riegler,Matthew Yu Heng Wong,Arve Opheim,O. Korostynska,Kaare Magne Nielsen,Thomas Glott,Anne Catrine Trægde Martinsen,Vibeke H. Telle‐Hansen,Chwee Teck Lim
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:37 (21): e2500412-e2500412 被引量:116
标识
DOI:10.1002/adma.202500412
摘要

Intelligent wearable sensors, empowered by machine learning and innovative smart materials, enable rapid, accurate disease diagnosis, personalized therapy, and continuous health monitoring without disrupting daily life. This integration facilitates a shift from traditional, hospital-centered healthcare to a more decentralized, patient-centric model, where wearable sensors can collect real-time physiological data, provide deep analysis of these data streams, and generate actionable insights for point-of-care precise diagnostics and personalized therapy. Despite rapid advancements in smart materials, machine learning, and wearable sensing technologies, there is a lack of comprehensive reviews that systematically examine the intersection of these fields. This review addresses this gap, providing a critical analysis of wearable sensing technologies empowered by smart advanced materials and artificial Intelligence. The state-of-the-art smart materials-including self-healing, metamaterials, and responsive materials-that enhance sensor functionality are first examined. Advanced machine learning methodologies integrated into wearable devices are discussed, and their role in biomedical applications is highlighted. The combined impact of wearable sensors, empowered by smart materials and machine learning, and their applications in intelligent diagnostics and therapeutics are also examined. Finally, existing challenges, including technical and compliance issues, information security concerns, and regulatory considerations are addressed, and future directions for advancing intelligent healthcare are proposed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
科研通AI6.4应助拉基采纳,获得10
2秒前
乐乐应助拉基采纳,获得10
2秒前
molihuakai应助拉基采纳,获得10
2秒前
孤独的迎滑完成签到,获得积分10
2秒前
科研通AI6.4应助拉基采纳,获得10
2秒前
科研通AI6.4应助拉基采纳,获得10
2秒前
fd发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
大力的鱼发布了新的文献求助10
3秒前
自信羿发布了新的文献求助10
4秒前
wyy发布了新的文献求助10
5秒前
不爱睡觉完成签到 ,获得积分10
5秒前
嘟嘟52edm完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
张文发布了新的文献求助10
7秒前
张嘉雯完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
李健应助腼腆的修杰采纳,获得10
8秒前
8秒前
fancy发布了新的文献求助10
8秒前
MoNesy发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
大力的鱼完成签到,获得积分10
11秒前
自信羿完成签到,获得积分10
12秒前
kky发布了新的文献求助10
13秒前
宛千皓发布了新的文献求助10
14秒前
cc完成签到 ,获得积分10
14秒前
张垚发布了新的文献求助10
14秒前
期颐七发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
17秒前
Lizzy完成签到,获得积分20
17秒前
18秒前
19秒前
烟花应助腼腆的修杰采纳,获得10
19秒前
小蘑菇应助rickyyy采纳,获得10
20秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
化工安全与环保 1000
Autoparametric Resonance in Mechanical Systems 1000
基于锂离子电池正极材料回收的绿色溶剂开发及工程化应用研究 800
Effects of Two Weeks of Red Light Therapy on Choroidal Thickness and Axial Length in Young Adults 700
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 600
Management and the Arts 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7656083
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9226878
关于积分的说明 19826909
捐赠科研通 7222374
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3280204
关于科研通互助平台的介绍 2440433
邀请新用户注册赠送积分活动 2279811