PP电子医工简报 数字健康工具“大爆发”、糖尿病足溃疡新疗法、智能APP进行鼻咽癌早期检测、可穿戴无创神

　　PP电子是由医工学人理事会及学生委员会整理的医工交叉领域一日内最新进展，内容来源为著名期刊、国内外知名媒体等。周一至周五工作日发布！

　　医工学人已建立各细分领域群聊（国内外医工交叉领域顶尖高校、科研院所、医院、企业等专家学者、硕博士、工程师、企业家等），欢迎加入医工学人社群。

　　根据IQVIA报告，数字健康工具的范围和功能增加到 337,000 个，大约140中处方数字疗法已被批准在家中使用，并且有220多种疗法用于数字护理或诊所。

　　根据 IQVIA 人类数据科学研究所的最新报告，数字健康产品和解决方案的范围和功能正在增加，以协助患者诊断、治疗和监测。该报告发现，现在有更多的解决方案以特定疾病为中心，并且随着开发人员构建为提供商带来价值的产品，商业吸引力也随之增加。根据该报告PP电子PP电子，目前有 337,000 个数字健康应用程序，以及 360 多种基于软件的数字疗法和 103 种商用数字诊断。与此同时，支持 AI/机器学习的移动和护理点设备的数量正在增加。该报告还指出，在目前可用的 337,000 个数字健康应用程序中，针对特定疾病的应用程序数量继续增加。

　　J. Orthop. Surg. Res. 中度糖尿病足溃疡的一种新颖替代疗法：胫骨骨膜牵张术

　　中日友好医院创伤骨科的陈瀛团队携手北京大学人民医院糖尿病足治疗中心的徐海林团队提出了一种针对中度糖尿病足溃疡的新型手术治疗方法——胫骨骨膜牵张术（TPD）并提供了对应的技术指南PP电子，经临床实践显著改善了患肢微循环并促进了溃疡愈合。

　　npj Digital Medicine 一款基于深度学习的智能手机应用程序，用于使用内窥镜图像进行鼻咽癌的早期检测

　　鼻内窥镜检查对于鼻咽癌（NPC）的早期检测至关重要，但其准确性在很大程度上取决于临床医生的专业知识，这给初级医疗保健提供者带来了挑战。12月31日，广东工业师范大学及广东医科大学李振彰团队在npj Digital Medicine 发文，该研究利用 8 个先进的深度学习模型开发了一个支持互联网的智能手机应用程序“Nose-Keeper”，可用于早期检测 NPC 和五种流行的鼻部疾病和评估健康个体。该应用程序表现出 92.27% 的显著总体准确率 （95% 置信区间（CI）：90.66%–93.61%）。在 NPC 检测中的灵敏度和特异性分别达到 96.39% 和 99.91%，优于 9 名经验丰富的耳鼻喉科医生。该应用可协助基层医护人员有效诊断鼻咽癌及常见鼻部疾病，为鼻咽癌高发地区的人士提供有效管理鼻腔健康的宝贵资源。

　　可变形图像配准是医学图像分析中的关键步骤，旨在找到一对固定图像和移动图像之间的密集非线性空间对应关系，对于肿瘤生长监测和群体分析等医学任务至关重要。然而，现有的深度配准方法通常依赖于经验设计的融合策略，限制了配准性能的提升。1月1日，悉尼大学的 Meng 等人在《Pattern Recognition》发表研究文章，他们提出了一种自动融合网络（AutoFuse），通过引入融合门（FG）模块，实现了基于训练数据的融合策略优化，显著提升了无监督和半监督可变形医学图像配准的性能。

　　周围神经病变 （PN） 是糖尿病最常见的并发症，会导致感觉丧失和相关的健康问题，如疼痛和跌倒风险增加。然而，目前的治疗方法并不能抵消感觉丧失，而只能部分控制其后果。神经电刺激有望恢复感觉，但其对 PN 受损神经的疗效和益处尚不清楚PP电子。12月30日，苏黎世联邦理工Stanisa Raspopovic团队在Nature Communications 发表研究文章，他们设计了一种可穿戴的感觉神经假体 （NeuroStep），能够对未受损的神经部分提供有针对性的神经刺激，经过验证，NeuroStep 可恢复 PN 参与者的实时直觉，具有增强功能和健康结果的潜力，同时推进有效的无创神经调控。

　　IEEE Trans. Instrum. Meas. 一种基于光纤布拉格栅的可贴皮肤柔性系统，具有多站点传感能力，用于母亲和胎儿健康监测

　　妊娠期健康监测对于预防和管理母体及胎儿的生理异常至关重要，能够有效降低严重并发症和死亡率的风险。然而，现有的监测技术往往局限于临床环境，且缺乏连续性和舒适性。来自意大利罗马生物医学大学的研究团队在《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》发表了一项创新研究，他们开发了一种基于光纤布拉格光栅（FBG）技术的多传感器柔性系统，能够同时监测母体的呼吸频率、心率以及胎儿的胎心率和胎动。该研究通过设计、制造和实验验证，展示了该系统在健康志愿者和孕妇中的初步应用，证明了其在妊娠期健康监测中的潜力和高精度性能。

　　Adv. Sci. 智能半植入式设备集成微通道增强采样与多重生化检测技术，用于深度伤口监测与病原体识别

　　华中科技大学的研究团队开发了一种智能半植入式设备，通过微通道采样针和多路生化检测单元，结合智能手机图像处理技术，实现了对深部伤口的实时监测和病原菌识别，为术后护理和家庭伤口管理提供了创新解决方案。

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