作者：王禹心，刘佳雨，张剑宁，解放军总医院神经外科医学部

低强度爆炸（low-level blast，LLB）暴露对军事人员脑健康的长期影响日益受到关注，但传统方法难实时监测生理变化。KEMMERER等通过可穿戴传感器与机器学习融合，首次实现爆炸暴露剂量与生理反应的连续关联分析，为个体化脑损伤预警提供新范式。本文剖析其技术框架并探讨价值与方向。

方法学上，该研究创新性体现在多模态传感与动态剂量-反应模型的构建。采用肩部压力传感器和眼电图贴片，同步采集爆炸峰值压力、眼动（眨眼、扫视）、步态与平衡数据，并通过高斯混合模型阶梯算法将多生理特征融合为单一风险评分。研究引入实时特征变化评分（如基于z-score 在线监测），突破传统事后分析局限，使模型能敏感捕捉生理状态快速波动。

这种技术路线不仅提升监测时效性，更通过交叉验证确保模型泛化能力（R=0.60），为可穿戴设备在恶劣环境下应用提供实证支持。可穿戴监测技术领域呈现出从单一参数监测向多维度生理响应整合的演进趋势，如智能手表和柔性传感器等可穿戴设备能够同步监测心率与生物标志物等多种生理信号，从而提供更全面神经认知状态洞察。

这种整合有助于构建“暴露-生理-认知”的动态链条，如基于可穿戴传感器的数字生理特征可通过机器学习预测认知评分，体现生理生物标志物作为早期预警指标的潜力。但当前研究面临小样本、设备依从性低、数据代表性不足，以及非特异性干扰，需大规模数据验证特异性并结合诊断工具提升可靠性。该研究意义在于重塑爆炸伤风险管理。传统以4 PSI（1 PSI=6.89476 kPa）为单一暴露阈值，基于鼓膜损伤风险，但KEMMERER 等发现低至0.25 PSI（160声压级分贝）事件即可引起生理变化，且爆炸计数较累积压力能更敏感反映剂量-反应关系。

这一结果挑战现有安全标准，强调需建立基于累积剂量与个体易感性的动态阈值。在军事医学中，这种实时监测系统可辅助指挥员在训练中即时调整暴露策略，避免易感者累积损伤。此外，该技术框架可扩展至民用场景（如爆破作业、运动脑震荡监测），推动职业健康管理从“事后补救”向“事前预防”转型。展望未来，该领域发展应聚焦于技术创新与临床转化的深度融合，中国可发挥人工智能、第五代移动通信技术和柔性电子制造方面的产业优势，以数字孪生技术构建个性化健康监测新范式。

数字孪生整合多模态数据，模拟爆炸响应，提升预测精度与个性化干预能力。建议部署军队级平台，结合传感器网络和人工智能分析，克服小样本局限。针对中国人群特异性，开发本土算法和低成本传感器，降低大规模实际应用的成本，加强临床整合，提高综合判断的准确性，从而在复杂环境中实现持续、可靠判断。

综上，该研究提供方法创新，但全面应用需多学科协作，可穿戴技术有望成为脑健康保护的关键工具。

来源：王禹心,刘佳雨,张剑宁.可穿戴技术监测低强度爆炸暴露生理反应[J].中国微侵袭神经外科杂志,2025,29(12):754.