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行业动态
临床综合
阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种常见的睡眠障碍，与肥胖密切相关，其早期诊断和干预对改善患者预后至关重要。然而，传统的诊断方法如多导睡眠图（PSG）成本高且操作复杂，限制了其在临床和社区中的广泛应用。1月20日，由来自上交六院、上交、复旦等成员组成的多学科研究团队在《iScience》期刊上提出了一种基于多维肥胖指标的机器学习模型，用于预测中度至重度 OSA 风险。该研究利用 19 种肥胖指标作为紧凑表示，通过光梯度提升机（LGB）算法构建预测模型，并在临床和社区数据集中验证了其优越的性能和广泛的适用性。研究还开发了可部署的模型界面，为 OSA 的早期筛查和诊断提供了高效且可扩展的解决方案。
医学人工智能
Nat. Biotechnol. | 大型语言模型生物医学应用平台
https://doi.org/10.1038/s41587-024-02534-3
医学成像技术
ACS Sens. | 表面增强拉曼光谱法进行呼吸分析
表面增强拉曼光谱（SERS）的多功能性使得不同的诊断策略得以应用，并实现了对呼出气体中小分析物的快速准确检测。1月17日，Chrysafis Andreou 等人在综述中概述了基于 SERS 的呼气分析的最新进展，重点介绍了用于检测呼出气体中气体和挥发性有机化合物（VOCs）的传感器，并强调了样本预浓缩的通用策略及光谱分析方法。
https://doi.org/10.1021/acssensors.4c02685
康复（神经）工程
Bioelectron. Med. | 下一代生物电子医学：倡导非侵入性闭环自主神经调控
可穿戴技术
Adv. Sci. | 自然嗅觉设计原则在电子鼻中的应用
嗅觉系统在自然界中展现出卓越的灵敏度和选择性，远超当前人工气体传感器的性能。开发能够模拟生物嗅觉系统复杂机制的人工气体传感器具有重要意义。1月21日，哈佛大学的 H. Park、和 Joanna Aizenberg 等研究团队在《Advanced Science》上结合生物学、材料科学和机器学习等多学科方法，系统探讨了生物嗅觉系统的流体动力学、信号处理和动态调节机制，并提出了将这些原理应用于下一代电子鼻设计的策略。他们详细阐述了如何通过优化气体传输、非选择性传感元件和信号集成技术，提升人工传感器的准确性、灵敏度和适应性，同时解决传感器漂移和选择性不足等常见问题。
https://doi.org/10.1016/j.eng.2024.12.031
生物材料
https://doi.org/10.1126/sciadv.ads4516
END
编辑 | 罗虎
审核 | 医工学人理事会
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