到目前为止，主要的可穿戴设备制造商一直不愿意通过腕带提供体温数据。其中一些，如小米，旨在包括从心率估算体温，依据是当一个人发烧时心率会增加。然而，截至本文发表之日，该公司还没有在市场上推出任何具有这一功能的设备。
在智能数据公司，我们已经在可穿戴设备市场内致力于开发一个专注于当前市场需求的创新解决方案。今天，用手腕式可穿戴设备测量温度的技术是基于热敏电阻，这是一种电阻，其数值随温度变化而变化。这使得测量手腕上的皮肤温度成为可能。
1-.理论和研究状况。
目前，在测量温度时，皮肤温度（Tp）和体温（Tc）之间有几度的差异。它们之间的关系直接受到以下因素的影响。
- 环境温度。
- 传感器在皮肤上的位置。
- 汗水的蒸发。
- 心率。
- 人的皮肤类型。
- 皮肤的导热性。
![插图1.根据身体位置和环境温度的典型皮肤温度的关系[4]。](https://www.intelligentdata.es/wp-content/uploads/elementor/thumbs/Estado-de-la-ciencia-Medida-de-la-temperatura-corporal-en-wearables-de-muñeca-1-pct6k7vz6fhuv6hxbxnkjjfxdquk7njicvfi5iwdb6.jpg "Estado de la ciencia Medida de la temperatura corporal en wearables de muñeca-1")
人体内部产生的热量通过组织传导到皮肤表面，然后以热损失率HF（热通量）从皮肤散失到环境中。
一般来说，我们可以用以下方程来描述身体和皮肤温度之间的关系，这是一个微分热扩散方程的解决方案[1]。
𝑇𝑐 (𝑡) = 𝑇𝑝(𝑡) + Δ (𝑡)
其中Δ对应于两个温度之间的差异，以度为单位，并且像皮肤温度一样，取决于时间。在稳定状态下，扩散方程有如下解。
𝑇𝑐 = 𝑇𝑝 + 𝐻𝐹 𝑑/𝜆 = 𝑇𝑝 + 𝐻𝐹𝑑/𝜆
其中d是扩散层的厚度，λ是表皮的热导率，单位是Wm-1°C-1，通常在0.20 - 0.70之间[5]。在参考文献[2]中，神经网络被用来识别隐藏变量并进行转换。
左边的图显示了输入神经网络的数据示意图，这些数据相互之间以及与其他隐藏变量相关，以获得体温作为输出。右边是一个显示结果的图表。
其他研究表明，皮肤温度作为一个参数是有用的，例如，能够预测住院病人的未来感染[6]。
2.- 智能数据公司提出的解决方案：定制的校准。
在项目试验阶段的第一阶段，建议为每个病人进行个性化的测量校准。也就是说，当病人得到手镯时，皮肤温度由手镯自动测量，同时，护理人员也测量体温。它们之间的区别是对每个病人的个性化和独特的增量进行了第一次校准。
Δ(𝑡 = 0) = 𝑇𝑐(0) - 𝑇𝑝(0)
增量是随时间变化的，在病人住院期间可以进行多次校准。
在试验阶段的后续阶段，可以通过在其计算中加入以下变量来调整校准，正如本文所示，这些变量会影响定制增量的时间变化。
- 环境温度。
- 心率。
这些变量的值与皮肤温度同时由腕带收集，因此它们之间不会有时间差。