生物传感器是一种将生物识别元件与物理化学换能器相结合的分析设备。自诞生以来，它在医学、环境监测等众多领域取得了显著进展。从早期的抗体、适体等新型生物识别元件，到场效应晶体管、石英晶体微天平等先进检测方法的出现，生物传感器的潜力和功能不断拓展。

如今，生物传感器已无缝融入智能手机、可穿戴监测系统以及芯片实验室等技术中。分子生物学的发展推动了亲和生物传感器的进步，使其能够检测极低水平的 DNA 和蛋白质，在生物医学领域得到广泛应用。表面等离子体共振（SPR）技术为生物技术和药物开发等领域做出了重要贡献，实现了生物分子相互作用的实时无标记监测。

先进纳米材料如碳纳米管（CNTs）、石墨烯、金属纳米粒子（NPs）和金属有机框架（MOFs）的集成，从灵敏度、选择性、功能性和小型化等多个方面革新了生物传感器技术。尽管葡萄糖生物传感器因高需求占据当前市场主导地位，但在食品安全、农业、药物发现和医学诊断等领域，人们对设计检测多种分析物的生物传感器的兴趣与日俱增。

算法、硬件和计算能力的进步，极大地影响了生物传感器的广泛应用。新的趋势集中在使用集成大数据分析、物联网（IoT）和人工智能（AI）的智能互联系统上。

第二节：AI 增强的生物传感器技术：演进与现状

2.1 AI 在数据处理与解释中的作用

AI 算法在生物传感器数据分析中至关重要，其计算架构特别适合处理和提取复杂高维生物数据集中具有统计意义的模式。原始的生物传感器数据需要系统的预处理步骤来衰减信号噪声并优化信号质量，以便进行可靠的分析解释。

在这方面，AI 为预处理生物信号以提高信号质量和后处理以解释数据、提取有意义的模式并支持实时决策提供了全面的分析能力。机器学习（ML）是 AI 的一个子集，涉及使计算机系统能够从数据中学习并做出决策而无需明确的特定任务编程的算法。根据学习方法，ML 算法可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习（RL）四类。

监督学习中，分类和回归是两个关键任务。分类涉及将输入数据分配到预定义的类别或等级，例如识别生物传感器读数是否表明健康或疾病状态；回归则预测定量值，如从传感器数据估计生物标志物的浓度。在众多 ML 算法中，支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习技术，广泛用于分类和回归任务。随机森林（RF）是一种集成学习方法，在训练期间构建多个决策树（DTs）并聚合它们的输出以提高预测准确性和鲁棒性。k - 最近邻（k-NN）算法是一种非参数监督学习方法，用于分类和回归。

深度学习（DL）是 ML 的一个专门子集，基于神经网络架构，旨在自动学习数据的层次表示，使其特别适用于涉及大规模和复杂数据集的任务，如医学图像识别和 EEG 信号处理。与传统 ML 算法通常需要在分类或回归前进行手动特征提取不同，DL 通过多层神经网络集成特征提取，从原始数据中自动学习层次表示。DL 算法，特别是卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs），已经革新了众多领域，实现了高级推理，如在医学图像中识别早期癌症、使用智能传感器检测环境风险或病原体以及复杂的特征提取。

近年来，为了提高各种应用的性能，开发了几种 CNN 架构，包括通过可穿戴传感器进行疾病检测、使用 EEG 数据进行大脑活动分析以及糖尿病的连续葡萄糖监测。新兴架构如 3D CNNs、变分自动编码器（VAEs）、Transformers 和深度图像先验扩展了 AI 在生物传感中的分析能力。

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