在临床诊断、食品安全、环境监测与公共卫生领域，致病菌的快速精准检测一直是核心刚需。传统细菌检测依赖培养法、生化鉴定与基因测序，虽特异性和灵敏度可靠，但存在检测周期长、成本高昂、需专业设备与操作人员等短板，难以满足现场即时检测、基层医疗及野外环境筛查的需求。近日，相关学术综述聚焦机器学习赋能智能手机生物传感平台的前沿进展，为可持续的即时细菌检测提供了全新技术路径。

智能手机凭借便携性、高清摄像与端侧算力优势，已成为去中心化细菌检测的理想载体。依托微型光学电子器件、低成本纸基微流控芯片与纳米传感材料，智能手机可采集荧光、比色变化、生物发光强度、电化学信号及光谱指纹等多维度细菌传感数据。但这类数据普遍具有高维度、强噪声特征，且易受光照环境、样本基质、设备硬件差异干扰，极大影响检测准确性。而机器学习技术的融入，有效破解了这一难题，通过提取传感数据判别特征、学习多变量响应规律，无需设计高特异性生物受体，就能显著提升细菌分类识别与定量检测性能。

图 1：直观展示比色传感阵列对不同细菌的色彩响应、数值规律与识别效果。

目前该领域已形成完善的算法应用体系。监督学习中的支持向量机、K 近邻、随机森林、梯度提升模型，被广泛用于菌种与耐药菌株分类；卷积神经网络、YOLO、Transformer 等深度学习模型，擅长解析显微图像与比色阵列图谱，菌落识别精度超 92%；无监督学习则依靠主成分分析、K 均值聚类，实现数据降维、异常值检测与信号降噪。此外，小样本学习、联邦学习、多模态融合等新兴人工智能范式，还解决了标注数据稀缺、用户数据隐私保护、跨设备模型适配等行业痛点。

图 2：汇总荧光、比色、阵列、多模态传感结合机器学习的四类分析流程。

当下主流智能手机 - 机器学习细菌检测平台涵盖四大技术路线：荧光传感阵列、纸基微流控比色检测、固定化全细胞生物发光传感，以及电化学与表面增强拉曼散射（SERS）检测系统。这类平台检测下限低至百级菌落单位，菌种识别最高准确率可达 97.9%，最快可在 40 分钟内完成样本检测，适配大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌等常见致病菌筛查。

图3：介绍手机生物发光细菌检测的实验装置、图像处理及农环监测应用框架。

该技术已在多场景实现落地验证：可对血液、尿液、伤口渗出液等临床样本进行病原体检测；筛查肉类、果蔬等食品中的食源性细菌；应用于饮用水、土壤的环境微生物监测，还能同步完成抗生素分类与细菌耐药性分析。

不过技术落地仍面临诸多挑战：成像参数与设备差异导致模型泛化性不足，复杂生物样本存在基质干扰，标注数据集匮乏、深度学习模型可解释性差，且缺乏统一的行业监管与验证标准。

未来，通过标准化光学校准配件、新型纳米传感材料研发、多模态数据融合、轻量化模型部署及联邦学习隐私架构搭建，智能手机结合机器学习的细菌检测技术，将进一步突破技术壁垒，向着低成本、易普及、高可靠的方向发展，成为基层医疗、食品安全管控与环境公共卫生监测的重要技术支撑。

参考文献：Raza R S, Fatah S A, Ameen S S M, et al. Machine Learning–Empowered Smartphone Platforms for Sustainable Point-of-Care Bacterial Detection[J]. Talanta, 2026: 129901.