医工简报 | AI驱动的脑机接口能否提升人类智能？以人为本的可穿戴多模态视觉辅助系统设计和制造

医工学人The Innovators

1.人类猪肝：FDA批准首次安全试验；

2.Nature|肺部信号驱动癌症相关血凝块发现及评估；3.npj Digital Medicine|利用预训练语言模型从癫痫评估报告中提取癫痫发作频率;4.IEEE Trans. Med. Imaging|DistAL：一种用于病变检测的可迁移特征学习域偏移主动学习框架;5.Nature Medicine|AI驱动的脑机接口能否提升人类智能？6.Nature Machine Intelligence|以人为本的可穿戴多模态视觉辅助系统设计和制造;7.Nat. Nanotechnol|用于细胞内凝聚物光电化学调节的金修饰纳米多孔硅.

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行业动态

人类猪肝：美国监管机构批准首次安全试验

美国食品药品监督管理局 （FDA） 批准了首次测试转基因猪肝是否可以安全用于治疗器官衰竭患者的试验。作为试验的一部分，没有资格接受人体器官的严重肝功能衰竭患者将暂时连接到外部猪肝，该肝脏将过滤他们的血液。

澳大利亚悉尼大学（University of Sydney）的移植外科医生韦恩·霍桑（Wayne Hawthorne）说，这项试验是异种移植领域（在人体中使用动物器官）以及患有严重肝衰竭（死亡率约为 50%）的人向前迈出的一大步。他补充说，这表明几十年的研究是值得的。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01209-6

临床综合

Nature| 肺部信号驱动癌症相关血凝块发现及评估

血凝块在血管内形成，阻碍血液流动，是癌症患者的常见并发症。无论癌症的类型如何，血栓的形成（也称为血栓形成）通常会导致死亡(1)(,)(2)，尤其是在疾病晚期，当癌症已经扩散到远处器官并形成新的肿瘤生长部位（称为转移）时。预防血栓的药物可降低癌症相关血栓和死亡的风险，但这些疗法的给药方式并未评估因预防血栓而导致凝血或出血过多的风险。Lucotti等人研究发现由肺部释放的小细胞外囊泡 （sEV） 是与癌症相关的促凝信号的来源。作者建议，基于血液的分子可用于预测谁是血栓的高风险，以及谁可以从及时的抗凝血药物中受益。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01130-y

医学人工智能

npj Digital Medicine| 利用预训练语言模型从癫痫评估报告中提取癫痫发作频率

癫痫发作频率对于评估癫痫治疗、确保患者安全和降低癫痫意外猝死的风险至关重要。由于这些信息经常在临床叙述中描述，德克萨斯大学休斯顿健康科学中心的研究者们提出了一种从此类非结构化文本中提取结构化癫痫发作频率细节的方法。该研究调查了两项任务：（1） 提取描述癫痫发作频率的短语，以及 （2） 提取癫痫发作频率属性。对于这两项任务，微调了三个基于 BERT 的模型（bert-large-cased、biobert-large-cased 和 Bio_ClinicalBERT），以及三个生成式大型语言模型（GPT-4、GPT-3.5 Turbo 和 Llama-2-70b-hf）。最终的结构化输出整合了这两项任务的结果。GPT-4 在所有任务中均表现最佳，频率短语提取的准确率、召回率和 F1 得分分别为 86.61%、85.04% 和 85.79%;癫痫发作频率属性提取为 90.23%、93.51% 和 91.84%;以及 86.64%、85.06% 和 85.82% 的最终结构化输出。这些发现突出了微调生成模型在从有限文本字符串中提取任务的潜力。

https://www.nature.com/articles/s41746-025-01592-4

医学成像技术

IEEE Trans. Med. Imaging| DistAL：一种用于病变检测的可迁移特征学习域偏移主动学习框架

深度学习在医学影像分析中已展现出卓越性能，但当应用于不同医疗中心的数据时，其有效性会因域偏移而显著下降，病变检测任务因病变多样性及复杂性受影响尤甚。4月14日，香港中文大学白帆等人联合阿里巴巴达摩院一同提出了一种结合主动学习与域不变特征学习的域偏移主动学习框架（DistAL）。该框架包括可迁移特征学习算法和混合样本选择策略RUDY：可迁移特征学习通过对比一致性训练，学习判别性与域不变特征；RUDY策略综合考虑代表性、不确定性和多样性，先选取代表性样本以应对域偏移，再选不确定样本以提升类别可分性，最后通过K-means++初始化去除冗余以保证多样性。实验结果表明，DistAL仅标注目标域1.7%的样本即可实现与全标签训练相当的性能，在来自不同医院、成像协议、标注规范及病因的8个数据集上的5组实验中均优于其他主动学习方法。

https://doi.org/10.1109/TMI.2025.3558861

康复（神经）工程

Nature Medicine| AI驱动的脑机接口能否提升人类智能？

脑机接口 （BCI） 从大脑收集信息并使用人工智能 （AI） 工具对其进行解释，但最新的 BCI 正在通过可以训练参与者大脑的 AI 系统来翻转这种信息流。BCI 研究结合了神经生理学、计算神经科学、机器学习、理论神经生物学和神经外科。双向 BCI （其中大部分仍处于临床前研究阶段）可以重塑人类思维并帮助协助完成复杂的脑力任务，但伦理和监管挑战比比皆是。

BCI 生理学家 Aaron Batista 说，在某些特殊情况下，人工智能可能会重塑人类智能，包括需要认知帮助的患者，也可能适用于医疗保健从业者。“这些都是非常前沿的问题，”当被问及这项研究时，Batista 笑着说。“双向接口的圣杯是刺激大脑以创造逼真的感知或在存储新记忆的配置中驱动神经活动的东西。”

https://www.nature.com/articles/s41591-025-03641-7

可穿戴技术

Nature Machine Intelligence|以人为本的可穿戴多模态视觉辅助系统设计和制造

人工智能驱动的可穿戴电子系统为非侵入性视觉辅助提供了有前途的解决方案。然而，最先进的系统没有充分考虑人类的适应，导致盲人的采用率很低。14日，上海交通大学的研究者们提出了一种以人为本的多模式可穿戴系统，该系统通过融合软件和硬件创新来提高可用性。对于软件，研究者们定制人工智能算法以匹配应用场景和人类行为的要求。在硬件方面，通过开发可拉伸的感觉运动人造皮肤来补充音频反馈和视觉任务，从而提高耐磨性。自供电摩擦电动智能鞋垫将真实用户与虚拟形象保持一致，支持在精心设计的场景中进行有效训练。视觉、听觉和触觉的和谐结合使导航和导航后任务得到了显著改进，人形机器人和虚拟和真实环境中的视觉障碍参与者都证明了这一点。实验后调查突出了该系统的可靠功能和高可用性。这项研究为用户友好的视觉辅助系统铺平了道路，为提高视障人士的生活质量提供了替代途径。

https://www.nature.com/articles/s42256-025-01018-6

生物材料

Nat. Nanotechnol| 用于细胞内凝聚物光电化学调节的金修饰纳米多孔硅

金属-半导体界面纳米催化技术已在众多领域获得广泛应用，但其在介导细胞应答中的作用仍属未知领域。本研究通过揭示纳米多孔硅基光催化剂在生理条件下实现水双电子氧化生成过氧化氢的长期未明机制，填补了这一空白。通过精确调控胞外环境中光电化学法可控合成过氧化氢，实现了对细胞内应激颗粒形成的精细调控，从而显著增强细胞在强氧化应激条件下的存活能力。该光电化学策略在离体啮齿动物心肌缺血再灌注损伤模型中展现出显著疗效。实验数据表明，采用温和浓度的过氧化氢光电化学原位生成预处理方案，能有效缓解心肌缺血再灌注所致的心功能下降和心肌梗死。这些发现不仅为缺血性疾病管理提供了一种可行的无线治疗干预策略，更凸显了纳米结构半导体催化器件在生物医学领域的巨大应用潜力。

https://www.nature.com/articles/s41565-025-01878-4

END

内容|邹海达 罗虎 张艳青 员蓉

编辑 | 黄丹青

审核 |刘帅 罗虎