【思考】香汗淋淋玉肌腻，娇喘吁吁莺语啼

写在前面

“香汗淋淋玉肌腻，娇喘吁吁莺语啼。”

入夏多时，让马拉松与越野跑老司机们十分熟悉、无比感慨却又十分无奈的X京热，比以往的时候来的更早一些。

在这样的高温中，运动状态监测与安全事件预警，是运动安全的双重命题。相关技术，也在不断进步迭代中。

随着技术的进步，对运动时生理过程与物质代谢的生物标志物的动态量化，为此提供了突破路径。通过监测这些生化指标，能够为生理状态提供更为全面客观的评估，从而可以更精准地制定训练计划，优化运动负荷，维持良好机能状态，预防疲劳损伤。而传统血液采样受限于侵入性操

汗液分析，通过简易快捷的非侵入方式获取连续生理数据，构建“代谢-神经-运动”多维监控网络系统，在理论上能更好的满足高温训练时，连续动态监测生理指标的需求。目前，已有一些可穿戴的汗液电化学传感器铺货售卖。

本文讨论这些产品对乳酸、电解质等的实时检测技术与创新成果，分析其技术瓶颈，并提出优化策略，为未来的研发改进，以及提高使用准确度提出建议。

1 基于汗液分析的可穿戴技术

1.1 汗液的组成及生理意义

汗液作为人体重要的代谢产物，是由汗腺分泌的生物流体，蕴含着丰富的生理信息，在连续实时监测方面成为理想检测介质。

人体汗腺广泛分布于全身，在常规气候条件下，成年人每日出汗可达500～700mL，这为无创连续监测创造了良好条件。汗液的99%为水分，还包含钠离子（Na+）、氯离子（Cl－）[9]、钾离子（K+）等电解质离子，皮质醇、乳酸等激素和代谢物以及神经肽和细胞素等蛋白质。已有研究证实，汗液中的部分生物标志物含量与血液中的某些物质呈线性关系，可替代血液分析，提升检测的便捷性与舒适性。

例如，汗液中Na+浓度能够反映水盐代谢紊乱症状，与肌肉痉挛、脱水、心血管疾病等密切相关；K+过量流失则与肌肉活动关联，可能引发四肢、咀嚼肌及腹肌的热痉挛；乳酸浓度可作为身体活动代谢的直接指标。

1.2 汗液采集技术

汗液采集是关键环节，但需要进行优化。

目前，手腕与手臂是首选部位，然而，由汗腺分布位置差异引起的汗液成分差异，以及出汗率的动态变化，让最佳采集位置仍然难以确定。

其次，环境因素对采集的影响。寒冷环境采不到，高温湿热过度出汗又容易引发传感器短路、信号漂移等问题。

最后，出汗原因作为采集时的核心变量，也会影响检测结果。研究证实主动出汗（运动诱发）与被动出汗（高温环境）在成分上无显著差异。主动出汗受天气影响较小，在汗液分泌量与速度上相对稳定，在监测中更具优势。然而，仍需综合考量佩戴传感器位置、皮肤角质层与油脂分泌等因素，提升检测准确性与可重复性。

1.3 汗液传感器结构和原理

传感器通过电极将汗液的化学信号转换为电信号进行检测，通常包括汗液处理模块， 传感接口与电化学检测系统。

1.4柔性可穿戴电化学汗液传感器的性能评价

灵敏度表示在测试时的反应，稳定性决定长期可靠性，都受到材料与制造工艺等因素影响。

2 汗液传感器的应用

2.1 运动强度与疲劳监测

汗液的传感器实时监测乳酸、葡萄糖、皮质醇等生物标志物浓度，为评估运动强度与疲劳状态提供了客观依据。

汗液乳酸浓度与血液乳酸浓度具有高度相关性，均能精准反映能量消耗程度与运动强度，乳酸浓度变化与运动强度呈现显著正相关关系。

葡萄糖是重要的能量来源。运动强度和持续时间是影响葡萄糖代谢的核心因素。汗液葡萄糖浓度与血糖水平具有显著相关性，动态变化能够有效反映糖代谢状态。

皮质醇广泛分布于血液、血清、尿液、唾液、头发、间质液及汗液中。长期高强度运动可导致皮质醇居高不下，加剧肌肉蛋白分解，促进脂肪在腹部沉积。

2.2 水分与电解质平衡监测

水分与电解质平衡是维系生理稳态、保障充分发挥水平的核心调控要素。监测汗液中Na+、K+、Cl－的浓度变化，测量出汗量与电解质浓度数据，可精确评估缺水程度，指导补液。

在高强度运动或高温环境下，大量Na+、K+随汗液流失，可引发肌肉痉挛等。检测这些离子在汗液中的浓度变化，对预防电解质紊乱具有重要意义。

3 待改进之处

3.1 目前的五大难题

（1）现有技术难以保证汗液的稳定获取。

（2）部分传感器中可能含有损伤皮肤的化学物质。

（3）灵敏度和稳定性不足，直接影准确性；还容易受到高温高湿环境干扰。

（4）多模块集成可能导致体积增大与不同功能之间的干扰。

（5）续航时间不长。

3.2 未来趋势

（1）材料创新与优化。提升舒适性和耐用性，减少汗液和皮肤污染对传感器的持续影响。

（2）优化收集汗液装置。避免样本混合和污染，减少对皮肤刺激。

（3）多模块集成与网络处理。实时采集、远程监控和云端分析，方便个性化应用。

（4）降低功耗，延长续航。

（5）研究制定汗液分析标准，增强检测的准确性和可比性。

（6）扩大可检测生物标志物的范围，例如激素与蛋白质等。

（7）结合大数据分析和人工智能技术，挖掘检测信号与健康状况之间的关联。

文/姜涛 西安体育学院竞技运动学院

图/网络

首发/《中国运动医学杂志》2025年第9期