随着医疗健康大数据的快速积累与人工智能技术的爆发，连续生理参数监测（CGM）正迎来从单一数据采集向多维度智能决策跨越的关键节点。
2026年9月1日上午，在2026 Medtec“医疗器械核心电子元器件技术论坛”上，国家高性能医疗器械创新中心研究员、连续生理参数监测团队负责人李骁先生发表了题为《连续生理参数检测与AI在医疗健康中的应用》的演讲。
连续生理监测设备在临床上常遇到低浓度信号微弱、交叉干扰及低血糖确诊率不足等挑战。
李骁研究员的核心论点是：连续生理参数检测需攻克传感器底层高稳定性与多参数响应难题，并借力生成式大语言模型（AI）对多维度、碎片化信息进行深度挖掘，以低成本重构健康监测的临床与个人价值。
1. 研发0.1毫米超薄平面电极，破局吻合口术后监测临床痛点
李骁研究员首先分享了团队在肠癌/盲肠癌术后吻合口监测领域的创新突破。我国每年吻合口手术约500万台，术后吻合口瘘发生率高达15%，死亡率达16%。传统临床依赖医生目测引流液或送检血检/CT，存在严重滞后。
团队开发出厚度仅0.1毫米的平面超薄传感电极，直接置于引流管内，对包含恢复信息的引流液进行pH值（1–9宽范围）与电导率的连续监测。该传感器具备极强的抗强盐溶液腐蚀能力，在30天连续监测中系统漂移小于1%。
58例临床数据显示，消化液渗漏或细菌感染会显著降低pH值，通过多参数统计建模，预测系统在吻合口异常诊断中的灵敏度和阴性预测价值均达到100%，做到了临床异常零漏诊。
2. 攻克CGM低血糖确诊率难题，布局下一代多参数监测系统
针对全球市场规模超140亿美元、年增20%–30%的动态血糖监测（CGM）行业，李骁研究员结合对深圳市人民医院2000多名患者、5万多对CGM与BGM对比数据的研究指出：低血糖确诊率（阳性预测价值）偏低是全行业最大的技术痛点。
低血糖时微弱电流信号易受对乙酰氨基酚、维生素C及阿司匹林等药物干扰，且千万套设备出货时对生产一致性要求极高。
团队通过攻克内膜与外膜电化学体系，建立了行业领先的传感器性能；同时，面对德康（双电极）与雅培（二代酶三电极/四电极）的技术演进，OpenCGM团队正跨入下一代多参数监测路线，同步推进血糖、血酮、乳酸及钾离子的多指标连续监测。
3. 大语言模型（AI）重塑穿戴数据价值，拥抱多维度健康感知
李骁研究员分享了自身戴CGM爬塘朗山运动时的亲身体验：运动中血糖呈现“先降后升”的波动，升高的本质是肌糖源与肝糖源的分解代谢，但传感器仅能测量二者消耗与释放的差值。
当把血糖曲线结合手表测得的心率、身高、体重等碎片数据输入AI大模型后，AI精准预估出本次运动共燃烧了70克糖源。
这一实践表明，以往依赖复杂人工模型与高成本计算的生理监测，如今通过低成本的AI Token即可低门槛地拥抱多维度信息。AI降低了数据降维与多模态融合的难度，赋予了穿戴式设备更广阔的临床与健康管理想象空间。