急危重症患者生成型健康数据智能监测与风险预警的研究进展

　　

摘要：

患者生成型健康数据（patient-generated health data，PGHD）在急危重症早期识别与风险预警中扮演核心角色，但传统监测技术存在采集指标单一、精度不稳定等局限性，难以应对急危重症患者复杂、动态、多维度的监测需求。护理新材料凭借高灵敏度、可穿戴性与智能响应特性，为PGHD的连续获取与实时分析提供新途径。该文综述了护理新材料在围手术期急症监测、慢性疾病急性加重识别及肿瘤急症预警中的应用进展，重点分析其在监测精度、灵敏度及与数字技术协同的机制，评估其在临床适应性、多源数据价值转化、患者数据主权保障等方面的现实挑战，探讨护理新材料由被动响应向智能预警转型的新思路，为急危重症护理监测的精准化、智能化研究提供参考。