医工简报 | 新型葡萄糖传感器、胰岛素贴膜泵引领 ADA 科学会议；用于可持续精准医疗的植入式生物可吸收电子系统

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医工学人The Innovators

1.新型葡萄糖传感器、胰岛素贴膜泵引领 ADA 科学会议；

2.Nature reviews electrical engineering | 用于可持续精准医疗的植入式生物可吸收电子系统；
3.nature cardiovascular research | 多模态 AI 预测肥厚型心肌病心律失常死亡；
4.IEEE Trans. Med. Imaging | 一种可控高质量医学图像生成的三维医学潜扩散模型；
5.Nature | 大脑植入物解码神经活动以产生富有表现力的语音；
6.ACS Sensors | 用于无创和连续骨监测的可穿戴电阻抗断层扫描臂带；
7. Nature Materials | 通过 Materials Project 加速数据驱动的材料科学.

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行业动态

新型葡萄糖传感器、胰岛素贴膜泵引领 ADA 科学会议

7月1日，MedTech Dive 发布报道，总结了6月20–23日在芝加哥举行的美国糖尿病协会（ADA）第85届年会上的关键亮点：

CGM设备与无处方趋势：专家在会上辩论使连续血糖监测（CGM）无处方更普及的利弊，关注非糖尿病成年人群的潜在受益。

新型双分析物传感器：Abbott 正研发可同时监测血糖和酮体的双分析物传感器，计划于明年推出，并与 Tandem 及 Sequel Med Tech 等公司达成集成合作。

胰岛素贴片泵进展：Medtronic、Tandem Diabetes Care 和 Beta Bionics 均展示了贴片胰岛素泵的开发计划；Beta Bionics 还将在2027年前推出贴片型自动胰岛素给药系统。

Insulet的闭环系统：Insulet 高管透露其自动胰岛素输送系统在二型糖尿病患者中的使用率上升，并在推进闭环系统的计划。

Dexcom调查报告：Dexcom 发布“2025年美国二型糖尿病现状”报告，指出59%的美国医疗专业人士认为，未来十年CGM的影响将超过新药物；他们一致支持CGM纳入胰岛素治疗的标准护理；并认为应加强保险覆盖、教育与培训。

总体来看，本届 ADA 科学大会不仅展示了CGM与胰岛素贴片泵等技术的最新进展，也反映出业内对扩大CGM普及范围、将自动胰岛素给药纳入更多治疗场景（尤其是二型糖尿病）的高度关注，为糖尿病管理迈向更加个性化、便捷和无创方向奠定基础。

https://www.medtechdive.com/news/ada-scientific-sessions-2025-roundup/752076/

临床综合

Nature reviews electrical engineering | 用于可持续精准医疗的植入式生物可吸收电子系统

植入式生物可吸收电子系统（由感知、处理和响应生理线索的微型设备组成）正在重塑精准医疗。这些系统提供体内生命体征、生化标志物和疾病特异性指标的实时监测，并无线传输数据，以实现及时、个性化的干预。这些设备由可生物降解材料制成，在完成其功能后安全溶解，无需手术移除并减少并发症。这些因素使生物可吸收电子产品处于可持续和环保个性化医疗技术的最前沿。本观点描述了植入式生物可吸收电子产品的进步，并强调了这些系统的变革潜力、它们的各种医疗应用及其对医疗保健的重大影响。概述了植入式生物可吸收系统的理想架构，并描述了提供传感、刺激、电子处理、发电和系统封装的组件。详细讨论了每种组件类型的材料、架构和集成策略，以突出当前功能和新兴创新。文章还讨论了生物相容性、数据保真度、能源可持续性和触发退化等关键挑战，必须解决这些挑战才能释放这些技术的全部潜力。克服这些障碍的生物可吸收电子系统可能会彻底改变以患者为中心的医疗保健，并扩大可持续电子技术的范围。

https://www.nature.com/articles/s44287-025-00190-6

医学人工智能

nature cardiovascular research | 多模态 AI 预测肥厚型心肌病心律失常死亡

室性心律失常引起的心源性猝死是全世界死亡的主要原因。肥厚型心肌病（HCM）患者的心律失常死亡预后具有挑战性，目前的临床指南显示性能低且准确性不一致。该研究提出了一种深度学习方法 MAARS（用于室性心律失常风险分层的多模态人工智能），通过分析多模态医疗数据来预测 HCM 患者的致命心律失常事件。MAARS 基于 transformer 的神经网络从电子健康记录、超声心动图和放射学报告以及对比增强心脏磁共振图像中学习，后者是该模型的一个独特功能。MAARS 在内部和外部队列中的曲线下面积为 0.89（95% 置信区间（CI） 0.79-0.94）和 0.81（95% CI 0.69-0.93），比当前临床指南高出 0.27-0.35（内部）和 0.22-0.30（外部）。与临床指南相比，它展示了人口统计亚组之间的公平性。从多个层面解释 MAARS 的预测，以提高人工智能的透明度并得出值得进一步调查的风险因素。

https://www.nature.com/articles/s44161-025-00679-1

医学成像技术

IEEE Trans. Med. Imaging | 一种可控高质量医学图像生成的三维医学潜扩散模型

医学影像生成因其高分辨率与三维特性面临重大挑战，现有方法常难以生成高质量3D图像。7月3日，上海科技大学研究团队提出3D医学隐扩散模型（3D MedDiffusion）。其核心创新包括：1）新型Patch-Volume自动编码器，通过分块编码高效压缩图像至隐空间，再通过整体体积解码还原，显著降低计算开销并避免拼接伪影；2）BiFlowNet噪声估计器，融合块内流（DiT）与块间流（3D U-Net）双通路设计，协同捕获局部精细细节与全局结构信息。实验表明，3D MedDiffusion在生成质量上超越现有最优方法，并展现出强大的跨任务泛化能力，如稀疏视图CT重建（PSNR 27.92）、快速MRI重建（PSNR 34.54）及分割/分类数据增强（肿瘤分割Dice提升1.53%）。

https://doi.org/10.1109/tmi.2025.3585372

康复（神经）工程

Nature | 大脑植入物解码神经活动以产生富有表现力的语音

7月2日，《自然》期刊新闻栏目发表文章《Brain implant decodes neural activity to produce expressive speech》，报道了一项突破性研究进展：研究者设计了一款脑—机接口植入装置，能实时（约25毫秒延迟）将瘫痪患者的数百个神经元活动信号转译为语音输出。该系统不仅让患者通过电脑“发声”，还能实现语调变化，甚至能够“唱歌”，相当于为患者提供了一个数字化“发声盒。这一技术代表了神经假体领域的重要进步，有望为失语或严重运动障碍患者带来更自然、生动的沟通方式。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-02042-7

可穿戴技术

ACS Sensors | 用于无创和连续骨监测的可穿戴电阻抗断层扫描臂带

由于累积辐射暴露，数字 X 线照相（DR）和计算机断层扫描（CT）等医学检查系统在持续监测骨折愈合方面受到限制。这项工作提出了一种可穿戴的 16 电极臂带，它结合了电阻抗断层扫描（EIT），用于无创、连续监测臂骨。EIT 臂带以定义的驱动模式在皮肤表面施加刺激电流，并检测电极上的响应电压。这些获取的信号与来自仅包含皮肤、脂肪和肌肉的人工模型的参考信号相结合，使差异 EIT 图像重建能够揭示骨骼大小、位置和电导率。关键的 EIT 臂带配置，包括电极数量以及电流刺激和电压采集的驱动模式，通过前臂部分的有限元建模进行了优化。使用 3D 打印前臂骨骼的体模实验表明，尺骨和桡骨的重建横截面图像的准确性是可接受的，成功表明当桡骨具有 2.5 毫米的骨折切迹时，电导率增加。随后，志愿者前臂横截面的重建 EIT 图像与实际解剖条件非常匹配。此外，一项关于猪掌骨 EIT 监测的离体研究有效地跟踪了从完整猪蹄上切除骨碎片、植入钢针以及将骨碎片回填到骨折区作为模拟骨折愈合过程引起的电导率变化。因此，这种 EIT 臂带能够对手臂骨骼进行无创、长期监测，尤其是在骨折愈合期间，并有可能监测其他骨骼，例如腓骨和胫骨。

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.5c00710

生物材料

Nature Materials | 通过 Materials Project 加速数据驱动的材料科学

Materials Project于 2011 年正式启动，旨在通过高吞吐量计算和开放数据推动材料发现向前发展。十多年后，它已成为全球 600,000 多名材料研究人员使用的不可或缺的工具。该文章描述了材料项目作为数据平台和软件生态系统如何帮助塑造数据驱动的材料科学研究。介绍了可持续软件和计算方法如何加速材料设计，同时在本质上变得更加开源和协作。之后介绍了使用 Materials Project 来理解和发现功能性材料的案例。然后，介绍了通过从数据架构和云资源到交互式 Web 应用程序的技术基础设施更新来满足不断扩大的用户群需求的努力。最后讨论了更好地帮助研究界的机会，其愿景是更容易访问和理解的材料数据将导致材料知识民主化和日益协作的社区。

https://www.nature.com/articles/s41563-025-02272-0

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