行業(yè)動態(tài)
衛(wèi)健委辦公廳印發(fā)《2025年國家醫(yī)療質(zhì)量安全改進(jìn)目標(biāo)》
為進(jìn)一步加強(qiáng)以目標(biāo)為導(dǎo)向的醫(yī)療質(zhì)量安全管理工作，國家衛(wèi)生健康委組織制定了《2025年國家醫(yī)療質(zhì)量安全改進(jìn)目標(biāo)》和各專業(yè)2025年質(zhì)控工作改進(jìn)目標(biāo)。本年度將“提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)檢查檢驗結(jié)果互認(rèn)率”納入國家醫(yī)療質(zhì)量安全改進(jìn)目標(biāo)，實現(xiàn)不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)間的檢查檢驗結(jié)果互認(rèn)，一方面有助于提高醫(yī)療資源的利用率，降低醫(yī)療費用、提高診療效率；另一方面貫徹落實2025年衛(wèi)生健康系統(tǒng)為民辦實事具體要求，進(jìn)一步改善人民群眾就醫(yī)體驗。同時，對各專業(yè)質(zhì)控工作改進(jìn)目標(biāo)進(jìn)行了豐富和完善。
臨床綜合
Nat. Biotechnol.| 蛋白質(zhì)設(shè)計檔案（PDA）：40 年蛋白質(zhì)設(shè)計的見解
蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域旨在探索自然界中未開發(fā)的序列和結(jié)構(gòu)空間，深化對序列-結(jié)構(gòu)-功能關(guān)系的理解，并開發(fā)新型蛋白質(zhì)以應(yīng)對挑戰(zhàn)。3月21日，英國愛丁堡大學(xué)的 Christopher W. Wood 等人在《Nature Biotechnology》上發(fā)布了蛋白質(zhì)設(shè)計檔案（PDA），為蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域提供了透明、可重復(fù)的資源。PDA 是一個記錄從頭設(shè)計蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫，截至 2025 年初，已收錄超過 1500 個設(shè)計蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。研究通過系統(tǒng)分析揭示了蛋白質(zhì)設(shè)計數(shù)量和復(fù)雜性的快速增長，并展示了從最小化理性設(shè)計到基于深度學(xué)習(xí)的計算設(shè)計的演變過程。
https://doi.org/10.1038/s41587-025-02607-x
醫(yī)學(xué)人工智能
arXiv| OpenMIBOOD：用于分布外檢測的開放醫(yī)學(xué)成像基準(zhǔn)
異常檢測（OOD）方法能夠幫助區(qū)分訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布內(nèi)和分布外的輸入，從而避免 AI 模型在未知數(shù)據(jù)上產(chǎn)生錯誤的高置信度預(yù)測。然而，現(xiàn)有的 OOD 檢測方法在自然圖像領(lǐng)域的表現(xiàn)并不能直接遷移到醫(yī)療圖像領(lǐng)域，因此亟需針對醫(yī)療圖像的特有挑戰(zhàn)開發(fā)專門的評估框架。3月20日，德國雷根斯堡醫(yī)學(xué)圖像計算中心（ReMIC）的 Max Gutbrod 等人設(shè)計了 OpenMIBOOD 框架，旨在評估醫(yī)療圖像領(lǐng)域的 OOD 檢測方法。研究團(tuán)隊構(gòu)建了包含 14 個數(shù)據(jù)集的三個基準(zhǔn)測試，涵蓋了組織病理學(xué)、內(nèi)窺鏡和磁共振成像等多個醫(yī)療領(lǐng)域，并評估了 24 種后處理方法。研究結(jié)果表明，基于特征空間信息的方法在醫(yī)療數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更優(yōu)，而依賴概率或 logits 的方法則表現(xiàn)較差。
https://webvpn.xjtu.edu.cn/https/77726476706e69737468656265737421f4f848d228226f/10.1073/pnas.2413442122
醫(yī)學(xué)成像技術(shù)
Sci. Adv.|使用可編程菲涅爾區(qū)孔徑的無透鏡成像
光學(xué)成像長期以來由傳統(tǒng)的基于透鏡的系統(tǒng)主導(dǎo)，盡管這些系統(tǒng)取得了成功，但其體積、重量和成本存在固有局限性。無透鏡成像旨在通過用更薄、更輕、更便宜的光學(xué)調(diào)制器替代透鏡，并通過計算重建圖像來克服這些限制。然而，傳統(tǒng)靜態(tài)調(diào)制方法在圖像質(zhì)量、偽影和靈活性方面存在權(quán)衡。3月21日，南京理工大學(xué)智能計算成像實驗室的陳錢/左超教授團(tuán)隊提出了一種基于可編程菲涅爾區(qū)孔徑（FZA）的無透鏡成像方法（LIP）。該方法通過動態(tài)調(diào)制和偏移 FZA 并行合并，展示了高質(zhì)量、無偽影的圖像重建能力。與傳統(tǒng)靜態(tài)調(diào)制方法相比，LIP 在“靜態(tài)模式”下實現(xiàn)了 2.5 倍的分辨率提升和 3 分貝的信噪比改善，同時在“動態(tài)模式”下保持了 15 幀/秒的交互幀率。結(jié)果表明，LIP 在虛擬現(xiàn)實和人機(jī)交互等高級成像任務(wù)中具有廣泛的應(yīng)用潛力。
https://webvpn.xjtu.edu.cn/https/77726476706e69737468656265737421f4f848d228226f/10.1073/pnas.2413442122
康復(fù)（神經(jīng)）工程
Nat. Commun.| 計算記憶能力預(yù)測衰老與認(rèn)知衰退
大腦網(wǎng)絡(luò)在衰老過程中保持信息的能力至關(guān)重要，但目前尚不清楚其具體機(jī)制。3月20日，卡羅林斯卡學(xué)院的 Mite Mijalkov 等人探討了大腦解剖網(wǎng)絡(luò)的記憶能力如何隨年齡變化，通過儲層計算模型模擬大腦的記憶能力，揭示了衰老、腦功能和認(rèn)知衰退之間的關(guān)系。研究分析了 636 名 18~88 歲個體的腦成像數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)大腦的記憶能力隨年齡增長而下降，尤其是在高網(wǎng)絡(luò)密度下，弱連接的減少顯著影響了記憶能力。研究還表明，記憶能力與大腦結(jié)構(gòu)、功能及認(rèn)知表現(xiàn)密切相關(guān)，能夠準(zhǔn)確預(yù)測個體年齡，并揭示了額葉和頂葉區(qū)域在記憶衰退中的關(guān)鍵作用。
https://doi.org/10.1038/s41467-025-57995-0
可穿戴技術(shù)
npj Parkinsons Dis.| 帕金森病中的數(shù)字步態(tài)生物標(biāo)志物：易感性/風(fēng)險、進(jìn)展、運(yùn)動反應(yīng)及預(yù)后
帕金森病（PD）的步態(tài)障礙是早期和最具致殘性的癥狀之一，步態(tài)數(shù)字生物標(biāo)志物在 PD 研究和臨床試驗中具有重要應(yīng)用價值。3月21日，波蘭俄勒岡健康與科學(xué)大學(xué) Mitra Afshari 領(lǐng)銜多機(jī)構(gòu)國際研究團(tuán)隊發(fā)表綜述文章，探討了步態(tài)數(shù)字生物標(biāo)志物在 PD 疾病易感性/風(fēng)險、疾病進(jìn)展、運(yùn)動反應(yīng)和跌倒預(yù)測四個方面的應(yīng)用。研究表明，步態(tài)的上半身特征（如手臂擺動、軀干運(yùn)動）可能指示 PD 的易感性，而步態(tài)速度、步長等步態(tài)節(jié)奏特征則有助于跟蹤疾病進(jìn)展、運(yùn)動反應(yīng)和跌倒風(fēng)險。動態(tài)穩(wěn)定性特征（如軀干規(guī)律性、雙支撐時間）隨疾病進(jìn)展惡化，但可通過運(yùn)動改善。步態(tài)變異性在所有四個應(yīng)用場景中均表現(xiàn)出敏感性，但特異性較低。作者還指出，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的步態(tài)測試協(xié)議和統(tǒng)一的數(shù)字步態(tài)生物標(biāo)志物限制了數(shù)據(jù)的可比性。
https://doi.org/10.1038/s41531-025-00897-1
生物材料
Adv. Funct. Mater.| 深度學(xué)習(xí)集成生物電子-組織界面，用于心血管診斷與預(yù)后
現(xiàn)有生物電子-組織界面在動態(tài)生理環(huán)境中缺乏足夠的組織適應(yīng)性和強(qiáng)粘附性，導(dǎo)致信號反饋質(zhì)量低，影響精確診斷和預(yù)后。為解決這一問題，3月20日，華南理工大學(xué)、上海兒童醫(yī)學(xué)中心和得克薩斯大學(xué)安德森癌癥中心的合作團(tuán)隊開發(fā)了一種基于聚兩性電解質(zhì)的生物粘附電子界面（BPAEI），結(jié)合了氨基功能化透明質(zhì)酸和液態(tài)金屬（EGaIn），具有高組織適應(yīng)性、抗膨脹性和長期穩(wěn)定性。該界面通過快速干燥交聯(lián)機(jī)制實現(xiàn)即時強(qiáng)粘附，并在 1000 次剝離測試后仍保持穩(wěn)定的粘附強(qiáng)度。此外，BPAEI 支持觸發(fā)式良性剝離，并表現(xiàn)出優(yōu)異的生物相容性。結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，BPAEI 能夠?qū)崿F(xiàn)心肌梗死的早期預(yù)警，為下一代植入式生物電子設(shè)備提供了智能診斷和改善心血管疾病管理的新途徑。
https://doi.org/10.1002/adfm.202423264
熱門跟貼