新兴可穿戴生理感知技术助力高原缺氧脑功能的监测和防护

多年以来大量研究致力于阐明急性高原病（AMS）的发病机制，并发掘更多的潜在危险因素。AMS的病理生理过程十分复杂，与AMS发生概率和AMS易感性相关的生理指标繁多，其中部分指标难以量化。在相关研究中，由于个体差异性、非标准化的实验方案设计和生理数据分析方法，得到的结果也不尽相同。虽然血氧饱和度（SpO2）和心率（HR）对AMS的研究价值已被广泛认同，但在SpO2诊断阈值、心率变异性（HRv）预测能力等方面，依然需要进一步研究。大部分实验都只局限在某一特定的海拔范围，而AMS在不同海拔下的生理表现也有很大差异。因为高原环境复杂，除缺氧外，低气压和强紫外线等因素可能也会导致高原不良反应，所以模拟高原环境的低氧面罩或低氧舱能否代替真实高原环境依然存在很大争议。近年来，随着可穿戴医疗感知技术的发展和生理数据挖掘算法的完善，基于生理参数的实时监测和预测在急性高原病的预警和检测中的应用越来越受到关注，成为该领域极具价值的研究方向。本章以acute mountain sickness、altitude sickness、hypoxemia、intermittent hypoxic training、wearable physiological sensors、decision aids和prediction metric作为关键词，在PubMed、Science、Nature、IEEE和知网等数据库进行文献检索，对急性高原病的病理、相关生理指标、相关可穿戴设备和生理数据辅助决策的研究进展做一综述。