
6.19
医工学人
The Innovators
1. Nature | 一剂基因疗法可缓解多年血液疾病;
2. JAMA | CT扫描和更多的癌症病例相关;
3. npj Digital Medicine | 使用基础AI和智能手机视频检测癫痫性痉挛;
4. Photoacoustics | 用于光声显微镜的高光谱能量密度全光纤纳秒脉冲1.7μm 光源;
5. PNAS | 脊髓电刺激促进局灶性感觉运动激活,从而加速脑机接口技能学习;
6. nature reviews electrical engineering | 通过可穿戴电子设备为医疗保健提供支持
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行业动态

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01842-1
临床综合
16日,JAMA期刊发表医学新闻简讯,报道了《美国医学会内科杂志》(JAMA Internal Medicine)上的一个新风险模型发现,如果目前的 CT 做法持续下去,扫描最终可能占每年新癌症诊断的 5%。尽管计算机断层扫描 (CT) 是检测肿瘤和诊断其他疾病的有用工具,但它会使患者暴露于电离辐射(一种已知的致癌物)中。
https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2834345
医学人工智能

婴儿癫痫性痉挛综合征 (IESS) 是一种以癫痫性痉挛 (ES) 为特征的严重神经系统疾病。及时诊断至关重要,但由于症状识别错误,诊断通常会延迟。智能手机视频可以帮助诊断,但专科医生评估的可用性有限。该研究使用社交媒体视频微调了 ES 检测的基础视频模型,从而解决了这一临床需求和罕见疾病数据稀缺的挑战。模型在 141 名患有 991 ES 的儿童和 127 名没有癫痫发作的儿童身上进行了训练,取得了高性能(接受者-作特征曲线下面积 (AUC) 0.96,82% 的敏感性,90% 的特异性),包括对来自社交媒体衍生的智能手机视频(93 名儿童,70 次癫痫发作,AUC 0.98,误报率 (FAR) 0.75%)和金标准视频脑电图(22 名儿童, 45 次癫痫发作,AUC 0.98,FAR 3.4%)。该研究展示了智能手机视频在 AI 驱动分析中的潜力,作为加速 IESS 诊断的基础和罕见疾病诊断的新策略。
医学成像技术
康复(神经)工程 https://www.nature.com/articles/s41597-025-05391-0 可穿戴技术
近日,《nature reviews electrical engineering》发表一篇文章,旨在探讨可穿戴电子产品如何利用嵌入式系统推动医疗保健发展,同时解决集成、可用性和可扩展性挑战。电子工程与材料科学和生物医学技术的融合正在推动我们监测、解释和干预人类健康的方式发生变革性转变。可穿戴电子设备(设计为皮肤上、纺织品集成或植入式)正在迅速从基本的活动追踪器发展为能够实时生理监测、数据分析和个性化治疗反馈的多功能平台。这种增长是由糖尿病和心血管疾病等慢性病患病率的增加、对远程患者监测解决方案的需求(例如,大流行后远程医疗采用的激增)或消费者对预防保健的兴趣等因素推动的,并受到传感器技术、人工智能 (AI) 和物联网连接技术进步的推动。随着身体和技术之间的界限不断模糊,前景很明确:无缝的微创工具来管理疾病、促进康复、改善整体健康状况,并赋予用户自己的护理能力。 https://www.nature.com/articles/s44287-025-00188-0
END 内容 | 罗虎 张艳青 郝娅婷 编辑 | 周宇茜 审核 | 刘帅 罗虎
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脑机接口 (BCI) 使用残余神经活动作为辅助设备和运动康复的控制信号。尽管 BCI 取得了进步,但一个持续的挑战是神经信号的不稳定性,通常需要广泛的培训来帮助患者学会可靠地调节这些信号。该研究建议使用经皮脊髓电刺激 (TESS) 将无创 BCI 与无创神经调控相结合,以加速学习神经调节技能。通过在 BCI 训练之前诱导广泛的抑制,TESS 有助于将神经动力学限制在任务相关区域,从而加速学习 BCI 控制的特定神经调节技能。通过为健康受试者和脊髓损伤患者证明这一点,这项工作为推进基于 BCI 的运动康复开辟了可能性。
本篇文章来源于微信公众号: 医工学人