瘙痒是广泛医学状况下常见的临床症状，也是与疾病相关的发病率的主要驱动因素。对瘙痒的客观、准确的测量是一个尚未满足的重要需求。于此，美国西北大学Shuai Xu和John A. Rogers等人提出了一种非侵入性技术，可以通过柔软、灵活和无线的传感器，捕捉从手背抓挠声机械特征客观量化抓挠行为。

本文要点

1）研究人员通过对健康受试者（n=10）采集的数据进行验证的机器学习算法表明，与基于智能手表的方法相比，该算法具有出色的性能。

2）在一组以中度至重度特应性皮炎为主的小儿患者（n = 11）中的临床验证包括46个晚上的睡眠，总计378.4小时。数据表明，相对于视觉观察的，该传感器准确性为99.0％（灵敏度为84.3％，特异性为99.3％）。

综上所述，这项工作提出了与应用相关的广泛功能，从评估药物对引起瘙痒的条件的疗效到监测疾病的严重程度和治疗反应。

参考文献：

Keum San Chun, et al., A skin-conformable wireless sensor to objectively quantify symptoms of pruritu. Science Advances 2021.

DOI: 10.1126/sciadv.abf9405

https://advances.sciencemag.org/content/7/18/eabf9405