医工简报 | 阿尔茨海默病数字生物标志物、多维景观和 AI 模型范围综述；离子辐射声学-超声双模态体积成像系统

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医工学人

The Innovators

1. npj digital medicine | 阿尔茨海默病数字生物标志物、多维景观和 AI 模型范围综述；

2. npj precision oncology | 多模态融合系统预测不可切除肝细胞癌患者免疫检查点抑制剂的生存获益；

3. Photocoustics | 离子辐射声学-超声双模态体积成像系统；

4. NeuroImage | 侧翼时代：多语言及其在塑造认知能力下降和神经动力学中的作用；
5. npj digital medicine | 消费者可穿戴技术中的隐私问题：针对领先制造商数据政策的动态系统分析

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临床综合

npj digital medicine | 阿尔茨海默病数字生物标志物、多维景观和 AI 模型范围综述

随着数字生物标志物在阿尔茨海默病（AD）诊断中越来越受欢迎，了解最近的进展至关重要。该综述文章对来自五个在线数据库的 431 项研究进行了文献计量分析：Web of Science、PubMed、Embase、IEEE Xplore 和 CINAHL，并提供了 86 个人工智能（AI）模型的范围综述。该领域的研究得到了 44 个国家/地区的 54 个学科和 1403 个机构的 224 项资助，有 2571 名贡献研究人员。重点包括运动活动、神经认知测试、眼动追踪和语音分析。经典的机器学习模型在 AI 研究中占主导地位，尽管许多模型缺乏性能报告。在 21 个以 AD 为重点的模型中，平均 AUC 为 0.887，而 45 个轻度认知障碍模型的平均 AUC 为 0.821。值得注意的是，只有 2 项研究纳入了外部验证，3 项研究进行了模型校准。本综述重点介绍了将数字生物标志物整合到临床实践中的进展和挑战。

https://www.nature.com/articles/s41746-025-01640-z

医学人工智能

npj precision oncology | 多模态融合系统预测不可切除肝细胞癌患者免疫检查点抑制剂的生存获益

早期识别可能从免疫检查点抑制剂（ICIs）中获益的不可切除肝细胞癌（HCC）患者对优化治疗效果至关重要。该研究开发了一种多模态融合（MMF）系统，整合了CT衍生的深度学习特征和临床数据，用于预测总生存期（OS）和无进展生存期（PFS）。基于回顾性多中心数据（n = 859），MMF系统结合集成深度学习（Ensemble-DL）模型和临床变量，在外部验证中表现出色（C指数：OS = 0.74，PFS = 0.69），显著优于放射组学（OS提升29.8%）、mRECIST标准（OS提升27.6%）、临床基准（C指数：OS = 0.67，p = 0.0011；PFS = 0.65，p = 0.033）以及Ensemble-DL模型（C指数：OS = 0.69，p = 0.0028；PFS = 0.66，p = 0.044）。MMF系统能够有效分层不同临床亚组患者，并通过激活图和放射组学相关性展示可解释性。差异基因表达分析显示，MMF系统识别的患者中PI3K/Akt通路显著富集。该MMF系统为不可切除HCC患者的个性化ICI治疗提供了可解释且临床适用的指导方法。

https://www.nature.com/articles/s41698-025-00979-6

医学成像技术

Photocoustics | 离子辐射声学-超声双模态体积成像系统

放疗精准剂量投放面临呼吸运动导致靶区偏移的临床挑战，现有影像引导技术难以同步追踪解剖结构与剂量分布。6月14日，美国密歇根大学与莫菲特癌症中心联合团队开发出全球首款离子辐射声学成像(iRAI)/超声(US)双模态体积成像系统，通过定制0.35MHz iRAI矩阵换能器捕获辐射声信号映射剂量沉积，同步3.5MHz US矩阵换能器追踪解剖运动。该系统在体模实验中实现亚毫米级剂量-解剖配准误差，US运动校正使剂量映射精度显著提升。兔肝活体实验首次实现3Hz帧率的实时体积剂量-解剖融合成像，精准捕捉呼吸运动导致的剂量漂移。

https://doi.org/10.1016/j.pacs.2025.100742

康复（神经）工程

NeuroImage | 侧翼时代：多语言及其在塑造认知能力下降和神经动力学中的作用

多语言参与与整个衰老生命周期中静息态 alpha 和 theta 功率的保留有关。
较高的多语言参与度与较小的 Flanker 一致性效应（CE）和减少衰老中的 α 抑制有关。
静息态振荡活动并不直接解释与任务相关的振荡活动。

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811925003155

可穿戴技术

npj digital medicine | 消费者可穿戴技术中的隐私问题：针对领先制造商数据政策的动态系统分析

消费者可穿戴设备的广泛普及使得生物特征数据的连续收集达到了前所未有的规模，由此引发了关于数据隐私、安全性和用户权利的重要问题。该研究采用一套包含7个维度（透明度、数据收集目的、数据最小化、用户控制与权利、第三方数据共享、数据安全及违规通知）共24项标准的新评估体系，系统评估了17家领先可穿戴技术制造商的隐私政策。结果显示，“高风险”评级在透明度报告（76%）和漏洞披露（65%）方面最为常见，而“低风险”评级则多出现在身份政策（94%）和数据访问（71%）领域。小米、Wyze和华为的累计风险评分最高，而谷歌、苹果和Polar的评分最低。我们的研究揭示了行业内数据治理的不一致性，并强调需要制定更强有力的、针对特定领域的隐私标准。本动态综述将持续追踪政策变化，推动这一快速发展领域的责任落实。

https://www.nature.com/articles/s41746-025-01757-1

END

内容 | 罗虎张艳青郝娅婷

编辑 | 王可豪

审核 | 刘帅罗虎

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