近年來，人工智慧（AI），特別是機器學習（ML）和深度學習（DL）的整合，大大提升了生物感測器的能力。AI能夠處理生物感測器產生的大量複雜數據，實現即時分析並提供預測性洞察，AI與生物感測器的協同作用，對於推動個人化醫療和整體病患照護將有極大的助益。

從基礎生物感測器到整合AI的智慧生物感測器的演進，也是從預防性診斷與個人化健康智慧的典範轉移。隨著AI技術的導入，系統可以分析這些感測器的連續、複雜及多模態的數據，這種分析能力將生物感測器從單純的測量工具轉變為能夠識別微小模式、預測未來健康事件並促成個人化干預的智慧系統。

而在目前現代生活中，穿戴式裝置則是串接AI應用與智慧生物感測最重要的裝置，和最受歡迎的使用者介面。

穿戴式裝置與個人化醫療

得益於微型化、無線通訊和運算處理技術的進步，穿戴式裝置實現了對多種生理和行為參數的連續、非侵入性的感測 ，因此也取得了個人化醫療和主動健康維的豐富數據。

如今，穿戴式裝置使得普羅大眾能在日常生活中進行連續監測，再結合AI的分析，開始提供個人化的洞察和建議。而這種直接獲取個人健康情報的途徑，賦予使用者更深入了解自身健康狀況並做出明智決策的能力。

根據市場研究的資料，預計到2025年將達到1800億美元，複合年增長率（CAGR）為30%。同時，整合穿戴式裝置與AI的研究數量也呈現明顯上升趨勢，尤其自2019年以來，在心理健康等應用領域的研究尤為突出。這個成長主由消費者對健康追蹤的興趣、技術進步以及對遠程和個人化醫療解決方案日益成長所驅動。

穿戴式裝置裡的生物感測器

現代穿戴式裝置嵌入了多種類型的感測器，以監測廣泛的生理參數。光學感測器，如光體積描記法（PPG）感測器，常用於測量心率（HR）、心率變異性（HRV）和血氧飽和度（SpO2）。

電化學感測器則被探索用於非侵入式或微創式地監測血糖和乳酸等代謝物，儘管非侵入式血糖監測仍是一個新興領域 。慣性測量單元（IMUs），包括加速度計和陀螺儀，用於追蹤運動、活動量，並偵測跌倒；溫度感測器監測體溫，壓力感測器可測量海拔變化，並有潛力應用於血壓監測；皮膚電活動（EDA）或電流皮膚反應（GSR）感測器則用於評估壓力和情緒激發狀態；此外，用於心電圖（ECG）和腦電圖（EEG）的電極也日益整合到穿戴式裝置中，以進行更詳細的心臟和腦部活動監測。

目前的趨勢是多感測器融合，即來自各種感測器的數據由AI結合，以提供更全面、更準確的個體健康狀況圖像，而非依賴單一參數的測量。穿戴式裝置也正整合越來越多種類的感測器與AI演算法，特別是深度學習，擅長處理多模態數據和結合數據（例如，心率、活動、睡眠、EDA），以提供比任何單一數據流提供更豐富的背景資訊。

儘管可偵測的生理參數範圍不斷擴大，消費性穿戴式感測器用於醫療診斷目的的準確性和可靠性仍然是一個關鍵問題。然而，它們的主要設計可能側重於健康促進而非醫療診斷，這意味著追蹤健康與醫療驗證裝置之間，是存在著明顯的使用者區隔，這也對推動更嚴格的醫療應用感測器驗證的需求。

穿戴式生物感測的資料處理技術

原始感測器數據要適用於AI/ML分析，必須經過關鍵的預處理步驟。這些步驟包括數據清理（降噪、偽影去除）、異常值偵測與處理、缺失數據管理（插補）、數據整合（來自多個感測器、時間戳對齊）、數據轉換（分段/加窗、標準化、歸一化）以及降維（特徵選擇、主成分分析PCA）。

數據預處理的品質和嚴謹性顯著影響源自穿戴式裝置的AI驅動健康洞察的可信度和普適性；預處理不足可能導致誤導性或錯誤的結論，因此預處理的要點是清理和精煉這些數據。

如果預處理不充分，AI模型可能會從雜訊或偽影中學習，導致在新數據上表現不佳或產生錯誤解讀，這突顯了AI的「智慧」既取決於數據品質，也取決於演算法的複雜程度，標準化的預處理流程可能成為監管批准和臨床採用的關鍵。

穿戴式裝置和感測器數據類型的異質性，使得預處理流程需要具備適應性且通常需要客製化。此外，穿戴式裝置使用不同採樣率和數據格式的多樣化感測器．像加窗和標準化這樣的預處理技術，就需要根據特定的數據特性進行調整。

穿戴式生物感測的AI推論和演算法

機器學習

在穿戴式健康領域，監督式學習和非監督式學習（如分群、異常偵測）被廣泛應用在從生物訊號中進行模式識別的功能。

雖然深度學習經常受到更多關注，但傳統機器學習演算法在許多穿戴式生物感測器應用中仍然高度相關且實用，特別是在數據有限、可解釋性至關重要或計算資源受限的情況下。像SVM（支援向量機）和RF（隨機森林）這樣的傳統ML模型仍在特定情境下廣泛使用且表現良好。

深度學習

深度學習架構在分析複雜、高維度和時間性的生物感測器數據方面具有顯著優勢。卷積神經網路（CNNs）適用於處理網格狀數據和時間序列生物訊號；長短期記憶網路（LSTMs）和其他循環神經網路（RNNs）則擅長處理序列數據；Transformer模型因其處理長序列和時間模式的能力而受到關注。

自然語言處理

在AI穿戴式裝置的場景中，自然語言處理（NLP）扮演著重要角色，例如解讀語音指令以進行裝置互動，分析使用者透過文字/語音輸入的病患報告結果或情緒日誌，甚至處理與穿戴式數據相關的臨床醫生筆記。

NLP與穿戴式系統的整合，可以彌合量化生理數據與質性病患體驗之間的差距，從而更全面地理解健康狀況，並處理使用者與其穿戴式裝置附屬應用程式互動時的語音輸入或文字日誌。

結論

人工智慧與穿戴式生物感測器的結合，正徹底改變醫療保健，實現個人化、數據驅動的醫學模式，從早期疾病偵測到慢性病管理，都能提供即時健康洞察。儘管面臨數據準確性、隱私、倫理與監管等挑戰，此技術仍透過持續創新與跨領域合作，有望推動數位分身和自動化治療等更先進的醫療模式，最終實現更健康、更公平的未來。