“軟體”貼片可全面監測生命體征等3則

“軟體”貼片可全面監測生命體征

美國西北大學、芝加哥安&羅伯特·H·盧里兒童醫院及西貝爾公司團隊近日研發了一種軟體生物傳感器貼片。將其貼在重癥嬰兒或兒童的皮膚上，可以全面監測其生命體征和其他方面的信息，被認為是對重癥監護領域的極大改善。

生物傳感器是一種對生物物質敏感并將其濃度轉換為電信號進行檢測的儀器，通過將固定化的生物敏感材料用作識別元件，配以適當的理化換能器及信號放大裝置，便構成了具有接收和轉換功能的系統。

研究人員還表示，該貼片在當前已有監測功能基礎上，還能提供額外的健康信息，有助于及早發現與產傷、腦損傷或壓力相關的并發癥。

在一項包括50名重癥嬰幼兒的試驗中，研究團隊發現這種生物傳感器貼片與標準的臨床監測系統相比，表現出高級別的可靠性和準確性。

深度學習AI可掃描心臟血流

近日，瑞士蘇黎世聯邦理工學院研究人員瓦雷里·韋詩耐韋斯基及其同事，開發出了一種深度學習人工智能（AI）模型，可以在幾秒之內對經過心臟的血流進行四維重建。這個深度學習模型有望讓臨床醫師在患者接受核磁共振掃描的同時，實時觀察血流變化，從而優化診斷結果。

研究團隊用11個掃描案例訓練了一個神經網絡，發現這個網絡可以準確重建正常患者和血流異常患者的主動脈血流，且準確度與傳統方法一致。這個人工智能系統還能在20秒左右重建一次掃描，比目前尖端的傳統方法快30倍，比之前的深度學習方法快4.2倍。

掃描速度增加，就能在患者接受掃描的同時完成實時評估，不僅能節省臨床醫師的時間，還能減少患者的不適。

“智能馬桶”可監測用戶健康

近日，美國斯坦福大學研究人員薩姆·蓋姆海爾及其同事設計了一種模塊化馬桶系統，主要包括壓力及運動傳感器，用于分析尿流及其基本生物化學組分的測試條和視頻攝像頭，用于根據形狀和硬度的臨床標準來劃分糞便類型的計算機視覺及機器學習算法，用于生物特征識別的指紋掃描儀（嵌在沖水按鈕上）。

這種“智能馬桶”能監測使用者的健康情況，為疾病篩查、診斷和患者監控研究提供支持。

研究人員表示，現階段這個馬桶系統的潛在健康益處還需要通過大規模的臨床研究加以評估，系統本身也需要根據人類群體的排泄物基線數據進行優化。雖然這個“智能馬桶”的部分模塊是僅針對坐便和站立使用的男性受試者而構建和測試的，但是研究團隊認為，未來它還能擴大應用范圍，將人類排泄物的其他臨床相關生物物理學和生物化學檢測包括在內。