医工简报 | 数字医疗保健市场复合年增长率为 20.01%；BCI用神经电极；集成 AI 的可穿戴传感器; 复合纤维拉伸人工肌肉

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行业动态

数字医疗保健市场将达到 13143.6 亿美元，到 2032 年的复合年增长率为 20.01%

1 月 13 日 EINPresswire.com — 市场研究未来关于“数字健康市场研究”的最新行业见解按技术（远程医疗保健、移动健康、医疗保健分析、数字健康系统）、组件（软件、硬件和服务）、应用（心脏病学、糖尿病、神经病学、睡眠呼吸暂停、肿瘤学、胃肠病学等）、最终用户（医疗保健提供者、医疗保健支付方等）、地区（北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区），到 2032 年的行业预测。

2023 年数字健康市场份额价值 2229.1 亿美元。数字健康行业的未来增长预计将从 2024 年的 2704.6 亿美元增加到 2032 年的 13143.6 亿美元，在预测期间（2024-2032 年）的复合年增长率为 20.01%。

临床综合

Trends Mol. Med. | 突破界限：脊髓性肌萎缩症管理的未来方向

脊髓性肌萎缩症（SMA）是一种严重的遗传性神经肌肉疾病，曾被认为是无法治愈的儿童致死性疾病。随着基因治疗和疾病修饰疗法（DMTs）的突破性进展，SMA 的治疗格局发生了革命性变化，患者生存率和生活质量显著提升。1月9日，牛津大学的 Fiona Moultrie 等人系统探讨了 SMA 治疗的未来发展方向，包括新生儿筛查的重要性、现有疗法的优化组合、新型靶向疗法的开发以及物理康复技术的创新应用。他们强调了早期诊断与治疗的关键作用，并提出了通过多学科协作和前沿技术进一步改善患者预后的策略。

https://doi.org/10.1016/j.molmed.2024.12.006

医学人工智能

Biomed. Signal Process. Control | 使用编码器-解码器卷积神经网络从减少的导联组重建 12 导联心电图

开发一种能够从少量导联重建完整 12 导联 ECG 的方法，不仅能够简化心电图记录流程，还能提升患者监测的便捷性和准确性。莱斯大学和德克萨斯心脏研究所的研究团队于1月9日在《Biomedical Signal Processing and Control》上提出了一种基于卷积编码-解码器神经网络的新型方法，能够从任意三个独立导联重建 12 导联 ECG。研究通过实验验证了该方法的有效性，并探讨了不同导联组合对重建精度的影响，为未来开发更通用的心电图重建模型奠定了基础。

https://doi.org/10.1016/j.bspc.2024.107486

医学成像技术

J. Psychiatr. Res. | 强迫症患者的脑电微状态分析和机器学习分类

强迫症是一种复杂的精神障碍，其病理机制尚未完全阐明，且早期诊断和症状识别存在挑战。脑电微状态分析作为一种数据驱动的方法，能够从毫秒级别揭示大脑网络的功能变化和相互作用，为理解强迫症的病理机制提供了新的视角。1月6日，湘雅二院/北航的研究人员在《Journal of Psychiatric Research》上发表研究，通过脑电微状态分析，探索了强迫症患者全脑功能网络的病理变化及其作为辅助诊断指标的潜力。研究发现，强迫症患者的微状态特征与强迫思维和焦虑症状密切相关，且基于微状态特征的机器学习模型在区分强迫症患者与健康对照组以及不同焦虑程度的强迫症患者方面表现出一定的分类能力。

https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2025.01.005

康复（神经）工程

BMEMat | 脑机接口系统用神经电极：化刚为软

脑机接口（BCI）技术是连接大脑与外部设备的关键桥梁。1月12日，哈工大齐殿鹏团队综述了 BCI 电极技术的发展历程，重点探讨了刚性电极和柔性电极的设计、性能及其在不同应用场景中的表现。他们详细分析了脑电信号的起源与特征，介绍了多种 BCI 范式，并系统总结了刚性电极（如金属微丝电极和硅基电极）与柔性电极（包括非侵入式、半侵入式和侵入式）的技术特点及其在运动控制、通信辅助、智能控制、意识障碍诊断和感觉缺陷治疗中的应用。

https://doi.org/10.1002/bmm2.12130

可穿戴技术

Chem. Eng. J. | 集成 AI 的可穿戴传感器重塑医疗保健世界

人工智能（AI）与可穿戴设备的结合为实时监测生理参数、早期发现感染提供了创新解决方案，显著提升了疾病管理的效率与精准度。研究人员在《Chemical Engineering Journal》上发表研究，系统探讨了 AI 增强型可穿戴设备在 COVID-19 早期检测中的应用，详细分析了可穿戴设备监测的关键生理参数（如心率、血氧饱和度和呼吸频率），并评估了多种 AI 算法在数据处理和疾病预测中的表现。

https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.159478

生物材料

Sci. Adv. | 大行程径向排列 MXene 复合纤维拉伸人工肌肉

人工肌肉的开发是软体机器人和智能纺织品领域的重要研究方向，传统的聚合物纤维肌肉通常需要高捻度或卷曲结构才能实现显著的拉伸驱动性能，但这些方法存在制造复杂、性能受限等问题。开发无需高捻度即可实现大拉伸驱动的新型纤维肌肉材料具有重要意义。北京航空航天大学的程群峰团队与德克萨斯大学达拉斯分校的 Ray H. Baughman 团队合作，提出了一种基于 MXene 纳米片的径向取向纤维人工肌肉，通过氢键网络的可逆取向重排实现了高达 21.0% 的拉伸收缩率。该研究揭示了 MXene 纤维在加热过程中氢键角度变化导致层间距减小的驱动机制，并展示了其在智能纺织品和机器人领域的应用潜力。此成果于1月8日发表在《Science Advances》上。

https://doi.org/10.1126/sciadv.adt1560

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编辑 | 罗虎

审核 | 医工学人理事会