Integrating Polymeric 3D-Printed Microneedles with Wearable Devices: Toward Smart and Personalized Healthcare Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Wearable healthcare is shifting from passive tracking to active, closed-loop care by integrating polymeric three-dimensional (3D)-printed microneedle arrays (MNAs) with soft electronics and wireless modules. This review surveys the design, materials, and the manufacturing routes that enable skin-conformal MNA wearables for minimally invasive access to the interstitial fluid and precise but localized drug delivery. Looking ahead, the converging advances in multimaterial printing, nano/biofunctional coatings, and artificial intelligence (AI)-driven control are promising "wearable clinics" that can personalize monitoring and therapy in real time, thus accelerating the translation of MNA-integrated wearables from laboratory prototypes to clinically robust, patient-centric systems. Overall, this review identifies a clear transition from proof-of-concept MNA devices toward integrated, wearable, and closed-loop therapeutic platforms. Key challenges remain in scalable manufacturing, drug dose limitations, long-term stability, and regulatory translation. Addressing these gaps through advances in hollow MNA architectures, system integration, and standardized evaluation protocols is expected to accelerate clinical adoption. However, the realization of closed-loop wearable MNA-based systems remains constrained by challenges related to power consumption, real-time data latency, and the need for robust clinical validation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».