医工简报 | 新的肥胖定义将 BMI 置于次要地位；糖尿病管理的闭环可穿戴系统；房颤诊断的 PPG/EEG 协同可穿戴系统

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行业动态

Nature | 新的肥胖定义将 BMI 置于次要地位，以关注健康

在围绕 Ozempic 和类似减肥药的讨论日益高涨的情况下，一个由 58 名研究人员组成的小组正在挑战肥胖的定义和诊断方式，认为目前的方法无法捕捉到病情的复杂性。他们提供了一种更细致入微的方法。

1 月 14 日,该组织的修订定义发表在《柳叶刀糖尿病与内分泌学》，重点关注体内脂肪过多（一种称为肥胖的衡量标准）如何影响身体，而不是仅仅依赖体重指数（BMI），该指数将一个人的体重与身高联系起来。他们提出了两类：临床前肥胖，当一个人有多余的身体脂肪但他们的器官正常工作时，以及临床肥胖，当过多的脂肪伤害身体的器官和组织时。
https://www.thelancet.com/journals/landia/article/PIIS2213-8587(24)00316-4/fulltext

临床综合

npj Digit. Med. | 提高数字生物标志物的真实性和出处：数字水印的案例

在生成式人工智能可能生成虚假数据的背景下，确保数字生物标志物（DBx）数据的完整性和可追溯性，对于提升医疗决策的可靠性和患者信任至关重要。1月15日，哈佛医学院的 Arjun Mahajan 与斯特林大学的 Dylan Powell 讨论了基于数字水印技术的解决方案，通过将不可见的标识嵌入数据中，确保数据的真实性和来源可追溯。他们探讨了数字水印在医疗数据管理中的潜力，并分析了其在技术实现、伦理合规和标准化方面的挑战。

https://doi.org/10.1038/s41746-024-01374-4

医学人工智能

Commun. Med. | 深度学习赋能的传感器融合提升了婴儿运动分类

婴儿运动功能的早期评估对于识别神经发育障碍至关重要，尤其是通过 Prechtl 全身运动评估来检测脑瘫等疾病。开发自动化评估工具，尤其是基于多传感器融合的方法，有望提高评估的准确性和可扩展性。1月14日，哥廷根大学的 Tomas Kulvicius 等人提出了一种基于卷积神经网络的多传感器融合方法，通过结合压力传感器、惯性测量单元和视频数据，显著提升了婴儿运动分类的准确性。研究结果表明，三传感器融合模型的分类准确率（94.5%）显著优于单一传感器模型，尤其是非侵入性传感器（压力传感器和视频）的组合也表现出色。

https://doi.org/10.1038/s43856-024-00701-w

医学成像技术

Biomed. Signal Process. Control | 结肠息肉的 Deep Bayesian 分割：医学成像中经过良好校准的预测

结直肠癌是全球癌症死亡的第二大原因，早期检测对于提高患者生存率至关重要。然而，结肠镜检查中的人为错误可能导致息肉漏检，因此开发自动检测系统（ADS）以准确识别结肠息肉具有重要意义。1月14日，Daniela L. Ramos 和 Héctor J. Hortúa 在《Expert Systems With Applications》上基于后验分布的灵活性构建了多种贝叶斯神经网络方法，开发结直肠息肉图像的语义分割。

https://doi.org/10.1016/j.bspc.2024.107383

康复（神经）工程

Adv. Intell. Syst. | 人工智能增强的闭环可穿戴系统迈向下一代糖尿病管理

连续血糖监测系统（CGM）和人工智能（AI）的结合为糖尿病管理带来了革命性的变革，尤其是在闭环控制系统的开发方面。1月14日，香港大学电气与电子工程系的张世明课题组在《Advanced Intelligent Systems》上提出了一种基于 AI 增强的可穿戴糖尿病管理系统，通过整合连续血糖监测、自动胰岛素输送算法和深度学习模型，实现了更精确的血糖预测和个性化胰岛素剂量调整。该团队详细探讨了现有 CGM 设备、胰岛素输送设备、血糖预测模型以及闭环控制算法的进展，并展望了未来非侵入性血糖监测和边缘计算在糖尿病管理中的应用。

https://doi.org/10.1002/aisy.202400822

可穿戴技术

IEEE Sens. J. | 用于房颤诊断的 PPG/EEG 协同可穿戴系统

可穿戴设备在心房颤动（AF）监测中的应用逐渐增多，但现有设备在连续监测和准确性方面仍存在挑战。1月13日，庆熙大学和三星电子组成的研究团队在《IEEE Sensors Journal》上提出了一种新型的光电容积描记（PPG）/心电图（ECG）协同可穿戴系统，用于 AF 的检测和诊断。该系统通过结合 PPG 的连续心率监测和 ECG 的精确AF检测，利用运动伪影消除算法和有限状态机框架，显著提高了 AF 检测的准确性和可靠性。研究通过多个数据集的验证，展示了该系统在心率估计和AF检测中的优异性能，并进行了临床试点研究，验证了其在实际应用中的潜力。

https://doi.org/10.1109/JSEN.2025.3526245

生物材料

Adv. Funct. Mater. | 一种模拟内皮、可愈合的水凝胶保护层，用于增强生物人工心脏瓣膜的血管内生物相容性

心脏瓣膜疾病是全球范围内威胁人类健康的重要问题，尤其是随着人口老龄化，瓣膜退行性病变的发生率逐年上升。传统的生物瓣膜虽然避免了机械瓣膜长期抗凝的需求，但其耐久性不足和结构性退化问题限制了其临床应用。开发具有抗血栓、抗钙化、抗炎及可修复功能的新型生物瓣膜材料，是解决这一问题的关键。来自浙大二附院的研究团队合作提出了一种基于多尺度内皮仿生设计的功能化生物瓣膜材料，通过结合自修复水凝胶涂层、一氧化氮释放系统和抗血小板药物，显著提升了瓣膜的抗血栓、抗炎和内皮化性能。研究首次实现了生物瓣膜材料在损伤后的原位修复，并通过体外和体内实验验证了其在促进内皮化、抑制钙化和改善血流动力学方面的显著效果。该成果于1月15日发表在《Advanced Functional Materials》上。

https://doi.org/10.1002/adfm.202420683

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编辑 | 罗虎

审核 | 医工学人理事会

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