医工简报 | AI 可监听健康状况；头颈部鳞状细胞癌预后预测及放疗反应评估的多模态融合模型

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医工学人The Innovators

1. Nature | AI 可监听健康状况；

2. PNAS | 无创、AI 增强的贫血筛查智能手机应用程序的实际实施和血红蛋白水平自我监测的个性化；
3.npj Digital Medicine | 头颈部鳞状细胞癌预后预测及放疗反应评估的多模态融合模型；
4.Med. Image Anal. | 多实例学习框架用于多癌种病理图像三级淋巴结构检测；
5. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering | 基于强化学习的能量优化路径生成技术：应用于肌肉骨骼系统智能踝关节康复机器人；
6. Npj Digital Electronics | 伤口敷料中生物相容性印刷电子和传感的融合：可持续健康监测的飞跃；
7. ACS Nano l 具有封闭水的可生物降解 PLGA 颗粒，用于安全的光热生物调节；

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行业动态

Nature | AI 可监听健康状况

由人工智能检查的录音可能会为心脏病和阿尔茨海默病等疾病提供新的生物标志物。22日，《自然》杂志发表展望文章，介绍了AI工具通过人的声音来诊断疾病或评估心理健康的发展现状及未来方向。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01598-8

临床综合

PNAS | 无创、AI 增强的贫血筛查智能手机应用程序的实际实施和血红蛋白水平自我监测的个性化

尽管基于智能手机的方法正在稳步将医疗保健服务从诊所分散到家庭，但没有数字健康方法可以无创地取代基于血液的贫血检测。此外，在现实世界中成功临床转化或实施的基于医疗智能手机的技术更少。为此，该研究开发了一款非侵入性、AI 增强的智能手机应用程序，可以使用“指甲自拍”来估计血红蛋白（Hgb）水平。在这项工作中，研究者们演示并描述了智能手机应用程序在使用超过 100 万次后的真实世界评估。鉴于该系统的非侵入性以及智能手机在现代的广泛可访问性和使用，该应用程序能够作为高度可扩展和可访问的贫血监测工具。

https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2424677122

医学人工智能

npj Digital Medicine | 头颈部鳞状细胞癌预后预测及放疗反应评估的多模态融合模型

准确预测头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的预后和术后放疗反应对于实现个体化治疗至关重要。5月23日，青岛大学烟台毓璜顶医院及其它附属医院、西安交通大学等多团队合作发表文章，提出开发了一个多模态深度学习模型（MDLM），该模型整合了来自多中心1087例HNSCC患者的CT影像、全切片病理图像和临床特征数据。在外部测试队列中，MDLM在预测总体生存期（OS）和无病生存期方面表现出良好性能，且显著优于单模态模型。研究发现，高风险评分患者接受术后放疗后OS显著延长（P=0.016），而低风险评分患者则未观察到OS的显著改善（P=0.898）。生物学机制研究表明，该模型可能与细胞色素P450代谢通路改变、肿瘤微环境及髓系细胞亚群变化相关。总体而言，MDLM能有效预测HNSCC患者的预后和术后放疗反应，为个体化治疗提供了有价值的工具。

https://www.nature.com/articles/s41746-025-01712-0

医学成像技术

Med. Image Anal. | 多实例学习框架用于多癌种病理图像三级淋巴结构检测

现有多实例学习方法难以应对三级淋巴结构（TLS）的稀疏分布与形态异质性，且依赖固定原型或单一相似性度量，泛化性受限。5月25日，东华大学与上海交通大学团队联合提出LPGMIL框架，通过可学习原型建模与多模态特征融合实现跨癌种TLS检测。该框架基于Hover-Net筛选淋巴细胞密集区域构建候选原型，结合层次聚类生成可学习的全局原型以动态聚焦TLS特征；引入状态空间模型建模全切片长程依赖，并设计多头掩码注意力机制自适应融合多原型特征；在六癌种TCGA数据集上验证，以76.6%准确率、83.5% AUC显著优于传统MIL方法，且在单癌种数据（宫颈癌、胰腺癌）中展现强泛化能力，为免疫治疗预后评估提供新工具。

https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103652

康复（神经）工程

IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering | 基于强化学习的能量优化路径生成技术：应用于肌肉骨骼系统智能踝关节康复机器人

在康复机器人领域，优化能量消耗与高交互力对避免不必要的肌肉疲劳和关节负荷至关重要，这些问题常导致轨迹规划低效并破坏自然运动模式。脑卒中患者普遍存在肌肉激活不对称和神经肌肉协调障碍，需设计能适应其特定运动缺陷、兼具能耗优化与力矩精准控制的系统。该研究提出一种基于强化学习的3-DOF（自由度）踝关节康复机器人轨迹优化框架，整合肌肉骨骼建模、交互能量机制及实时生理反馈，以生成自适应康复轨迹。该方法通过采集关键踝关节肌群的肌电（EMG）信号与关节反作用力数据，动态优化运动模式以确保生物力学效率。基于10名脑卒中患者数据的验证表明，该框架能通过促进更自然、高效且符合生理特征的运动轨迹，显著提升康复疗效。

https://ieeexplore.ieee.org/document/10982347

可穿戴技术

Npj Digital Electronics | 伤口敷料中生物相容性印刷电子和传感的融合：可持续健康监测的飞跃

23日发表的该综述文章探讨了可持续和生物相容性印刷电子产品在将伤口生物标志物转化为可作的愈合见解方面的潜力，从而能够及时干预。该文章还为基于印刷电子的伤口监测和按需治疗解决方案提供了路线图，让我们得以一窥该技术的未来前景。

https://www.nature.com/articles/s41528-025-00421-8

生物材料

ACS Nano l 具有封闭水的可生物降解 PLGA 颗粒，用于安全的光热生物调节

光热生物调节是一种新兴技术，它利用近红外光在生物组织中的深度光学穿透，实现一系列诊断和治疗应用。鉴于光热剂是在体内使用，确保长期安全至关重要，因此需要开发更安全、可生物降解的试剂。这项工作中，基于 FDA 批准的聚乳酸–羟基乙酸共聚物（PLGA）聚合物和封闭水开发了可生物降解的光热颗粒。荧光测温法和红外相机结果表明，显影的颗粒具有很强的光热性能，能够在周围环境中实现局部加热而不是全局加热。此外，通过傅里叶变换红外（FTIR）和 X 射线衍射（XRD）结果确认颗粒中存在封闭水。使用溶菌酶活性测试和表达 LanYFP 荧光蛋白的 EO771 癌细胞的细胞活力实验进行进一步的体外验证，证实了所开发颗粒的生物相容性和功效。

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.5c06276