医工简报 |嵌入式 LLM NGS 测序仪; 无需培训即可手持式感知心音的传感器设备；下一代健康监测

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行业动态

emGene：一种用于实时精准诊断的嵌入式 LLM NGS 测序仪

精准医学正在通过个性化诊断、疾病预测和定制治疗策略彻底改变全球医疗保健体系。然而，将基因测序数据转化为可操作的诊断信息仍然面临巨大挑战，尤其是在边缘计算和自动化处理方面的局限性。芯像生物（GeneSense）高级总监 Luo Shaobo 等人开发了一种名为 emGene 的嵌入式 LLM NGS 测序仪，旨在实现实时、现场的智能基因诊断。该设备集成了深度学习网络进行初级数据分析、机器学习进行次级数据处理，以及优化后的大型语言模型（LLM）进行三级数据解释，显著提升了基因测序的吞吐量和准确性，为精准医学提供了高效、自动化的解决方案。

https://doi.org/10.23919/ICS.2025.3552542

临床综合

关于加强高等职业教育医养照护与管理专业建设工作的通知

近日，教育部、国家卫生健康委联合印发《关于加强高等职业教育医养照护与管理专业建设工作的通知》，加快培养医养结合专业人才，更好满足老年人多层次、多样化健康养老需求。文件从加强专业设置管理、深化专业内涵建设、做好组织实施等三个方面提出了加强医养照护与管理专业建设的具体举措。文件提出，选择北京、河北、黑龙江、江苏、浙江、江西、山东、广东、广西、四川等10个省（区、市）作为医养照护与管理专业建设重点省份。到2027年底，原则上每个重点省份累计新增不少于3个医养照护与管理专业布点，带动全国医养照护与管理专业建设水平整体提高。

医学人工智能

IEEE Trans. Radiat. Plasma Med. Sci. | 双提示增强的多器官分割模型用于全身 PET 图像

黑白机械臂被其他机械包围的俯视图。

多器官分割在全身正电子发射断层扫描（PET）图像中至关重要，能够准确定位异常并帮助观察人体相应代谢区域，对疾病诊断和治疗规划具有重要意义。然而，PET 图像的复杂性和器官边界模糊等问题增加了多器官分割的难度。3月18日，深圳先进院的 Gao Yunlong 等人在《IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences》上提出了一种双提示增强的多器官分割模型（DPESeg），通过引入文本和解耦的器官特征来增强模型对器官阈值和形状的感知能力，从而提高了分割精度。该模型在 110 名患者的全身 PET 图像数据集上进行了验证，结果显示其在多器官分割任务中表现出色，Dice 系数和 Jaccard 指数分别提高了 2.02% 和 1.90%。

https://doi.org/10.1109/TRPMS.2025.3551755

医学成像技术

Nat. Methods | 空间机械转录组学的计算流程

现有的空间组学技术难以将分子分析与细胞形态和局部机械力整合，限制了我们对细胞状态与机械力之间关系的理解。3月17日，牛津大学、剑桥大学、哥伦比亚大学的联合研究团队通过结合图像基础的机械力推断和空间转录组学数据，首次在单细胞分辨率下实现了对小鼠胚胎发育过程中机械力与基因表达关系的综合分析。研究人员利用 seqFISH 技术对 E8.5 小鼠胚胎进行了空间转录组分析，揭示了组织边界形成过程中基因表达与机械力之间的紧密联系，并发现了一些与机械状态显著相关的基因模块。此外，研究还展示了机械力如何通过非线性方式调控基因表达，为理解细胞命运决定和组织形态发生提供了新的视角。

https://doi.org/10.1038/s41592-025-02618-1

康复（神经）工程

Nat. Rev. Neurosci. | 音乐神经动力学

音乐神经科学研究是理解人类如何感知和体验音乐的重要领域，尤其是神经共振理论为解释音乐感知和表演的多个方面提供了新的视角。3月18日，康涅狄格大学 Edward Large 团队在《Nature Reviews Neuroscience》上提出思考，探讨了神经共振理论如何通过神经振荡的同步性解释音乐感知中的节奏、音高、和谐等基本要素。研究指出，大脑通过神经振荡与音乐刺激的同步，形成了对音乐事件的预期，这种预期并非基于预测模型，而是大脑-身体动态物理上体现音乐结构的结果。研究还提出，音乐的普遍结构可能源于复杂动态系统的稳定状态，这一理论为音乐的力量提供了新的解释。

https://doi.org/10.1038/s41583-025-00915-4

可穿戴技术

IEEE J. Biomed. Health Inform. | 一种灵活的多传感器设备，使用户无需培训即可手持式感知心音

心脏瓣膜病是全球范围内日益严重的健康问题。传统的听诊器筛查方法不仅使用率低，且即使由熟练的医生操作，准确性也有限，通常需要耗时且亲密的检查过程。3月17日，剑桥大学的 Andrew McDonald 等人设计了一种新型手持式多传感器设备，能够使未经训练的用户在不要求患者脱衣的情况下记录高质量的心音。该设备通过嵌入柔性基板中的多个高灵敏度传感器，结合时间-频率信号质量算法，自动选择最佳传感器并拒绝诊断质量不足的录音，显著提高了心音记录的准确性和可及性。

https://doi.org/10.1109/TRPMS.2025.3551755

生物材料

Mater. Today | 下一代健康监测：纳米材料在 3D 打印可穿戴设备中的作用

3D 打印技术的引入推动了可穿戴设备的制造，使其能够高效地生产复杂且微型化的健康监测系统。3月19日，华盛顿州立大学 Chen Chuchu 等人详细探讨了纳米材料在 3D 打印可穿戴设备中的应用，总结了各类纳米材料的特性及其在 3D 打印中的作用，并分析了不同 3D 打印方法的优缺点。文章还介绍了 3D 打印可穿戴设备的关键应用，展示了纳米材料与 3D 打印技术的协同作用，为下一代健康监测设备的发展提供了全面展望。

https://doi.org/10.1016/j.mattod.2025.03.005

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编辑 | 李艳玲

审核 | 医工学人理事会

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