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五大科技创新正在改变医疗

来源:中国科学报 作者:彭碧瑶 2017-10-26 10:57:32
  如果有一天,你发现人的皮肤也可以合成,千万不要惊讶。近日,5 个石墨烯投资项目在中国科学院重庆绿色智能技术研究院举行了签约仪式,其中就包括石墨烯高分子复合人工皮肤—— — 重建病人的皮肤屏障。除了石墨烯之外,医疗机器人、AR 等在医疗中的应用,都备受关注,成为医疗科技圈儿的“网红”。当今,医学技术的发展在不断细分的基础上已经开始走向学科间的融合。技术创新不再是一个学科努力的过程,而是不同领域之间相互交叉融合的结果。

  复合人工皮肤 石墨烯大放异彩

  在人工皮肤的研究中,研究者利用石墨烯为原料,研制出可用于促进创面修复的石墨烯高分子复合型人工皮肤。

  临床诊断方面,研究人员攻克了关键技术,利用石墨烯传感器实现对体液中肺癌标记物的检测,有望实现早期肺癌的体外诊断。体内治疗方面,石墨烯可用于药物传送,其氧化物可作为抗癌药剂对抗特定细胞。此外,石墨烯可以用作免疫组剂,辅助其他药物提高疗效。将石墨烯修饰在电极表面,插入神经,对老年痴呆等疾病的治疗也有帮助。

  应用前景:上海交通大学转化医学研究院副院长崔大祥表示,体外检测会最先应用石墨烯。除了作为电极,体内场景下的其他应用可能会减少。

  助残康复 医疗机器人异军突起

  在助残康复方面,机器人技术也有新作为。

  上月,世界机器人大会于北京召开。期间发布的脑机接口技术可以使人脑发出的指令能够直接传递给指定的机器终端,在人与机器人的交流沟通上有重大突破,能有效帮助残障人士提升生活质量。

  此外,手术机器人也在医疗领域中崭露头角。2016 年,仅达芬奇机器人就完成了近 1.8 万例手术,涵盖心外科、胸外科、肝胆外科、胃肠外科等各学科,今年手术量更有望突破 2.5 万例。而咨询、陪护等类机器人同样也正加速部署,将应用到医疗领域当中,服务于广大患者。

  应用前景:中国工程院院士、北京大学副校长、医学部主任詹启敏表示,医学机器人的应用可有效规避医疗风险,完善微创手术技术,让患者有更好的诊疗体验。

  人体解剖全息图像 可视化和 应用爆发

  AR 在医疗上的应用,也迈出了探索的步伐。

  外科手术中,两个最复杂的手术操作—— — 眼科和神经内科开始尝试使用具有高分辨率的三维可视化头盔,这些立体系统同时可以使用数据来生成可视化模板,指导外科医生进行相应任务。

  初创公司 AccuVein 使用增强现实技术和手持式扫描仪,以展示患者身体中静脉的位置;Medsights Tech 开发一款软件,其复杂的图像重建技术相当于实时提供 X 射线视图;VA-ST 能让视力受损患者重见光明;Brain Power 能帮助自闭症患者学习生活技能。

  应用前景:软件公司正在建造增强现实的眼镜,显示人体解剖的全息图像。专家预测,2017 年是虚拟现实在医疗应用中爆发的一年,推动外科现实的界限。

  检测心律失常 或变“刚需”

  今年 9 月刚刚举行的苹果公 司 新 品 发 布 会 上 ,AppleWatch 3 吸引了用户的眼球。

  新一代 Apple Watch 内置心率传感器,可实时监测心率变化,并提醒用户心率异常的状况。当用户心率异常时,可能发生最常见的心律失常问题—— —心房颤动,而这一疾病影响范围大,并可能引起中风。该心率传感器便致力于开启心脏研究,预防心房颤动导致的中风等问题。

  为研究 Apple Watch 3 作为诊断工具的可能性,苹果公司目前正与斯坦福大学合作,调查手表在未被诊断的用户中检测心律失常的能力。苹果公司也与 FDA 合作,研究新的心率追踪功能。名为“苹果心脏研究”的 App 将配套上市,该应用将可以预测房颤等心脏疾病。

  应用前景:美国心脏协会称,美国至少有 270 万人存在某种程度的心律失常,这可能导致血斑、中风和心脏病等。一旦“苹果心脏研究”App 通过 FDA批准,对于心律失常人群来说,Apple Watch 将变成“刚需”。

  医疗图像识别 构建新生态

  对于各大科技公司来说,医疗市场是一块硬骨头。

  图像识别是深度学习等AI 技术最先突破的领域。微软尝试再战医疗市场,希望利用云服务和人工智能协助医疗,将云计算运用到医疗诊断中,帮助影像医生处理图片数据。

  然而,医疗领域对 AI 技术的应用并未止步于图像识别,而是实现了进一步系统整合,建立智能医疗新生态。科大讯飞认为,影像只是诊断治疗的手段,而非目的。因此,其系统在处理影像的基础上,同时处理病人的家族史、既往史等其他数据,最后帮助医生做出整体的判断与治疗方案的建议。

  应用前景:武汉同济医院放射科主任夏黎明教授评价说,上世纪 90 年代,机器的辅助诊断生命力很短,需要基于人工支持。但是现在的深度学习会自主增长知识。(彭碧瑶)

  大咖说

  健康医疗大数据是把相关数据整合,得到网络位点,从数据中挖掘出有价值的内容。
  —— — 中国科学院院士、遗传生物学家 贺林

  没有学科交叉,医学就无法发展,医学技术进步离不开学科间合作。
  —— — 中国工程院院士、北京大学副校长 詹启敏

  PET/CT 需求存在巨大的供求逆差。大数据和人工智能可以为解决逆差提供思路。
  —— — 国家教育部长江学者特聘教授 任秋实

  VR 在教学情境中能避免真实情境带来的危险,在医患沟通中,也可以促进医患理解。
  —— — 中国医科大学计算机中心主任 娄岩
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