Decentralized electrochemical biosensors for biomedical applications: From lab to home
Notice bibliographique
Résumé
Integrated electrochemical biosensors represent the new generation of sensing tools in the biomedical field, delivering compact-sized, portable, wearable, and implantable devices. Advances in sensor fabrication methods, scalable material synthesis, microelectronics, flexible electronics, and wireless communication have enabled the evolution of biosensing devices from traditional hospital-centric systems to home-centric solutions, suitable for use by non-experts to analyze early signs of diseases. Despite these advancements, key challenges remain, including scalability, material durability, power management, and seamless integration of biosensor components into user-friendly platforms. The translation of these technologies involves strategies to overcome these challenges, such as developing cost-effective manufacturing methods and optimizing device design for real-world applications. Furthermore, the integration of these devices with the Internet-of-Things (IoT), Internet-of-Medical-Things (IoMT), artificial intelligence (AI), and machine learning (ML) algorithms has demonstrated breakthrough technological solutions for healthcare management, disease prognosis, and patient care. However, potential risks such as data security vulnerabilities, privacy concerns, and regulatory challenges must be addressed to ensure safe and ethical deployment of these technologies. Herein, we provide an in-depth analysis of the evolution of conventional electrochemical biosensors into miniaturized, integrated devices, focusing on their potential for better healthcare management and highlighting associated technical, regulatory, and ethical challenges. We also highlight key aspects of 6th generation sensing technology. Additionally, the role of IoT and AI-assisted technologies is critically discussed, presenting both their transformative benefits and the risks they pose in the biomedical field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».