心理健康目前已逐渐成为人们关注的焦点，长期的心理压力会对精神和身体健康产生有害影响，导致焦虑症、抑郁症等心理疾病的显著增长。尽管公众对心理健康问题的认识不断增强，但面对这些挑战的解决方案仍显不足。目前，心理压力的监测评估主要依赖于主观调查和临床问卷，这些传统方法过程繁琐且需要大量后续随访，给医生和心理健康从业人员造成了重大负担。同时，依赖主观报告的结果可能因为个人感知和记忆偏差而导致诊断不准确。鉴于压力及其表现形式的高度个体化，迫切需要开发更加客观可靠的评估体系和压力监测方法，以应对日益增长的心理健康挑战。

近日，来自加州理工学院的研究团队在《Nature Electronics》期刊上发表题为“A physicochemical-sensing electronic skin for stress response monitoring”的文章。该研究开发了一种结合生理和生化数据的多模态电子皮肤（CARES），可实现压力反应的长时间连续监测与精准评估。

CARES由一个多层传感器贴片和微流体模块组成，能够对压力相关的关键生理信号、汗液代谢物和电解质进行多重、无创监测。研究人员通过开发全新的复合材料和改进传感器制备工艺，有效降低了传感器的漂移效应，解决了长期连续佩戴中的稳定性问题。此外，为了高效处理和分析CARES平台收集的多模态数据，研究人员建立了基于机器学习的压力评估算法。该算法可以根据多模态数据完成压力检测，进行压力类型和焦虑水平预测，避免了人为主观判断造成的误判漏判。随后，研究人员使用三种不同的生理和心理压力源对健康受试者进行了测试，并与问卷调查结果进行比较。结果显示该平台检测和分类压力源类型的准确率超过98.0%，并以98.7%的置信度量化心理压力反应。

该研究开发的多模态电子皮肤可以长期连续监测并量化压力反应，能够准确地分析人体对不同类型压力源的反应，使得心理健康的客观和定量评估成为可能。

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41928-023-01116-6#Sec35

注：此研究成果摘自《Nature Electronics》杂志，文章内容并不代表本网站的观点和和立场，仅供参考。