A Breathable, Passive‐Cooling, Non‐Inflammatory, and Biodegradable Aerogel Electronic Skin for Wearable Physical‐Electrophysiological‐Chemical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Real-time monitoring of human health can be significantly improved by designing novel electronic skin (E-skin) platforms that mimic the characteristics and sensitivity of human skin. A high-quality E-skin platform that can simultaneously monitor multiple physiological and metabolic biomarkers without introducing skin discomfort or irritation is an unmet medical need. Conventional E-skins are either monofunctional or made from elastomeric films that do not include key synergistic features of natural skin, such as multi-sensing, breathability, and thermal management capabilities in a single patch. Herein, a biocompatible and biodegradable E-skin patch based on flexible gelatin methacryloyl aerogel (FGA) for non-invasive and continuous monitoring of multiple biomarkers of interest is engineered and demonstrated. Taking advantage of cryogenic temperature treatment and slow polymerization, FGA is fabricated with a highly interconnected porous structure that displays good flexibility, passive-cooling capabilities, and ultra-lightweight properties that make it comfortable to wear for long periods of time. It also provides numerous permeable capillary channels for thermal-moisture transfer, ensuring its excellent breathability. Therefore, the engineered FGA-based E-skin can simultaneously monitor body temperature, hydration, and biopotentials via electrophysiological sensors and detect glucose, lactate, and alcohol levels via electrochemical sensors. This work offers a previously unexplored materials strategy for next-generation E-skin platforms with superior practicality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».