人类文明发展的历史，同时也是一部与病痛做斗争的历史。医学发展至今，观念发生了多次变化，而最近的一次革命，是正在进行中的精准医疗。
精准医疗实际上是通过持续地获取病人的精确信息，制定个性化的治疗法案。要对身体做到实时监控，离不开一种技术——智能人体传感器。
精准医疗、人体传感器与大数据
古语有云，“对症下药”，这说明自古以来人们对于医疗的思路是按照疾病来分类的。
然而，目前的疾病治疗方案通常都说不上是最优的，主要是离“精准”较远。
“精准”医疗的关键就在于个性化，然而目前常见的疾病治疗方案却往往个性化不足。
首先，是确定治疗方案时信息不全。
例如：
在确定高血压的治疗方案时，仅仅在问诊时测量一次血压是远远不够的，病人最好能够提供近几个月来24小时血压变化状况给医生，以确定最优治疗方案。然而，目前大多数患者并没有条件提供这些信息。
其次，不精准的地方就是时间。
例如：
众所周知，人体的状况会随着时间发生变化，不少疾病的治疗和用药如果能抓住最佳时间点，就会有事半功倍之效。然而，目前大多数药物的服用时间往往都是“饭前”、“饭后”等与疾病关系不大的时间点，因此很难在时间上做到精准。
所以，如果要做到精准医疗：
首先需要病人的精确信息；
其次需要能做到身体状况的实时监控。
这两个需求都指向了一种新技术，即智能人体传感器。
智能人体传感器是指各种安装在个人体内或体表的传感器的集合，包括在体表的心率计、植入人体的血糖监测传感器等等。
这些传感器能不间断地监测人体的各项指标，因此可以在诊断时提供完整的身体信息，在信息上帮助医生做到精确诊断；同时又能够实时监控，在时间上做到疾病及时干预，以最小的代价完成治疗。
人体传感器网络对于医学的另一个巨大的推进，就是能收集到海量的人体数据。目前的循证医学主要是基于统计数据，再根据临床试验数据来确定治疗方案的有效性。
然而，目前的医疗数据基础设施建设还很不完备，一个临床试验往往只有一百人甚至几十人参与，因此试验结果的可靠性就大打折扣。一旦人体传感器网络得到普及，那么数据收集就会简化很多，而海量的病人数据必将大大推进循证医学的发展。
人体传感器网络技术
人体传感器通常包括感知、数据收发和电池模块。感知模块用来测量人体的各项指标，数据收发模块则把实时人体指标信息发送到人体外的处理器来加工，而电池则为传感器提供能量。此外，有些传感器（如抗癫痫电极传感器）还包括执行器( actuator )部分以实现及时干预。
一个典型的生物传感器网络节点，拥有感知、数据传输和执行器部分
感知模块
传感器的感知模块根据其测量原理可以分为很多类，其原理也决定了传感器的尺寸，使用条件等等。
第一类传感器是体外的身体参数传感器，直接测量物理信号，包括体温、心率传感器。
这类传感器原理比较直接，目前已经比较普及，在许多智能手环上都已经得到了广泛的使用。在未来，会有更多更方便的物理传感器，包括脑电波、心电图等等。这些传感器目前都还需要配合大型仪器使用，而目前有不少研究机构正在努力往便携式方向发展。
第二类传感器是利用生物化学原理进行测量。
这类传感器利用化学反应来测量人体的一些参数。目前最有希望进入大规模使用的是血糖传感器，尤其是无创血糖传感器。
对于糖尿病患者来说，随时监控血糖变化非常重要，然而，每天去医院检查并不现实。传统的血糖检测方法需要采集血液，因此患者在家自行检测会遇到种种问题。
首先患者没有受过专业训练，直接采血可能方法不对，造成样本无效。
其次，患者未受过消毒训练，自行采血可能造成采血创口感染。
最后，有创采血造成患者痛苦，也会降低患者检测血糖的意愿。因此，无创的血糖传感器拥有巨大的市场潜力。
目前，最有希望进入实用阶段的无创血糖传感器，是检测眼泪中的血糖浓度，因此可以集成在隐形眼镜里。Google X之前也在积极尝试这方面的工作，也有相关成果见诸报道。另外，无创血糖检测也可以用物理方法，例如测量红外线照射皮肤的反射以及测量人体电阻的变化，然而其精确度比起眼泪来说稍逊一筹。
除了用于监测实时人体生物数据的传感器之外，还有一类传感器也很重要，就是监测运动的传感器。这类传感器使用的是手机上常用的加速度和惯性传感器，因此技术基础已经相当扎实，关键是如何应用。
一个重要但是往往被忽视的应用领域就是复健领域。
许多患者因神经系统以及运动系统病症卧床，而在病症痊愈后，往往还需要一系列复健训练才能恢复到平常的运动水准。目前的复健往往是在医生指导下每天完成规定动作，但是每天的完成质量并没有人来评估，而且医生仅仅只是在随访时给出反馈，这些对于复健来说都是不利的因素。这时候，运动传感器就能派上用场，可以随时定量地对复健训练的完成状况进行监督，并把数据发送给医生
在使用运动传感器方面，最近很火的 Senosis Health（前不久刚被 Google 收购）就是一个典型的例子。
Senosis Health 公司的 OsteoApp 是一个骨骼疏松检测工具，使用时将运行应用的手机固定在手臂特定位置并敲击肘部，使用手机中的运动传感器来收集肘部震动信息并分析得到结果。
2017年的 CES 展上，韩国保健科技公司 Neofect 也展出了一款用于中风病人复健锻炼的手套。在复健运动时，锻炼者戴上手套并且运行智能设备上的 App，根据 App 上的提示做相应动作，而手套上的运动传感器就会评估复健动作是否标准。由于复健是一个巨大的市场，因此 Neofect 的 Rapael 手套一经展出就获得了极大关注。
数据收发模块
除了感知模块之外，数据收发模块也非常重要，负责把传感器的感知信息传递到外部。
数据收发模块一般使用无线电来作为传输数据的信道，但是另一种信道——人体信道正在得到越来越多的关注。
人体信道使用时，芯片通过特定方式使得信号在人体皮肤浅表面传播。因此，可以将多个芯片同时附着在人体表面并且通过人体表面信道组成一个局域传感器网络，使得传感器之间能互相通讯，并且可以把信息汇总到中央节点再使用无线信号传输到互联网。
使用人体信道最大的好处是，能避免不同用户之间的无线电干扰。
首先，使用无线电传输的传感器网络的很大问题是两个佩戴传感器的用户接近时如何避免无线信号互相干扰，而使用人体信道就没有这个问题。
其次，人体信道信号传输衰减较小，因此可以降低传感器的功耗。最后，由于人体信道无需使用天线，可以大大减小传感器的尺寸。
基于这些优点，目前有许多研究机构正在积极开发相关系统，领先的科研机构包括韩国高等科学技术研究院（KAIST），Hoi-Jun Yoo 教授领导的团队在 KAIST 开发了基于人体网络的超低功耗传感器芯片。
电池模块
对于生物传感器来说，电池也是重要的考量。为了实现便携性，电池体积必须严格控制，因此电池容量也有限，这就需要传感器的功耗足够低。另外，如果需要植入人体体内，还必须仔细考虑电池的安全性。目前生物传感器电池的研究热点是如何实现无线充电，这样即使电池容量不大，但只要能定期无线充电，也能保证很长的使用周期。
未来发展方向
生物传感器未来有三大发展方向：低功耗、可靠性、安全性。
低功耗
生物传感器目前首要的优化目标就是降低功耗。尤其是植入人体体内的传感器，必须拥有足够长的电池寿命，否则频繁手术更换电池会极大地阻碍传感器的普及。
功耗主要消耗在感知部分和数据传输部分。就感知部分而言，需要从半导体材料器件上下功夫，以期减小功耗，而数据传输部分则需要从电路设计以及通信协议上努力。此外，无线能量传输也是一种有潜力的解决功耗问题的方法。
可靠性
除了低功耗之外，可靠性也是一个非常重要的问题。如何设计能够稳定工作数年到数十年的传感器是需要学术界和工业界一起努力的课题，因为学术界往往倾向于设计概念展示原型，而对于稳定性的研究往往不是学术界所擅长的。
安全性
没有人希望安装在自己身体里的传感器被黑客入侵并控制，否则可能造成生命危险。
生物传感器的安全性改进主要取决于通讯协议，然而安全性好的通讯协议往往功耗也较大，因此需要在安全性和功耗之间找到平衡。
另一种改进的可能性是从系统上解决这个问题。
例如：
一个人身上所有生物传感器的数据都通过局域网传给中心数据节点，而中心数据节点再接入互联网。由于中心数据节点可以使用较高的功耗，因此在接入互联网的时候可以使用较安全的通讯协议，而在传感器之间的通讯则使用较简单且低功耗的通讯协议，同时设法将传感器间的数据传输局限在人体范围内，这样也能避免黑客获取个人的生物传感器的数据。
总结
智能人体传感器网络与医学可以说是相互促进的正循环。
一方面，安装智能人体传感器网络使得针对病人的个性化精准医疗成为可能，从而提高了病人的治疗效果；
另一方面，众多人身上的传感器网络又能给医学提供大数据，进一步促进医学的发展。
可以说人体传感器网络将会是未来医学和健康管理领域的重大突破。
本篇文章转载自李飞。
