可穿戴与人工智能驱动的生物医学工程新前沿：2025年研究进展与展望

《IEEE Reviews in Biomedical Engineering》：Editorial: Harnessing Reviews to Advance Biomedical Engineering's New Horizons

本刊荣幸推荐2025年首期21篇权威综述，聚焦可穿戴技术、人工智能、免疫工程等前沿领域。研究人员系统探讨了闭环传感、AGI医疗应用、心脏类器官等关键主题，揭示了多模态融合与数字化技术在疾病诊断、治疗优化方面的突破性潜力。这些成果为生物医学工程领域提供了明确的发展路线图，对推动精准医疗变革具有里程碑意义。

　　

当智能手表能实时监测心律失常，当AI系统可提前三年预测阿尔茨海默病，生物医学工程正以前所未有的速度重塑医疗健康领域。然而，前沿技术的爆发式增长也带来了新的挑战：多源数据如何有效整合？跨尺度生物系统怎样精准模拟？临床转化路径是否存在标准化范式？《IEEE Reviews in Biomedical Engineering》2025年首期集结21篇权威综述，系统梳理了可穿戴技术、人工智能、免疫工程等五大方向的最新进展，为破解这些难题提供了战略路线图。

在技术方法层面，研究者主要采用多模态传感融合技术（如耳戴式设备整合近耳、耳内、耳周传感），结合数据驱动与物理模型驱动的深度学习算法（特别是针对MRI加速重建），开发数字孪生平台（如Physiome Project实现从蛋白质功能到系统生理学的多尺度建模），并运用类器官培养体系（如心脏类器官结合生物物理力刺激）等关键技术路径。研究还涉及大规模医学影像数据集（包括乳腺X光、超声、MRI等）的算法验证，以及非侵入式脑机接口的信号解码优化。

可穿戴技术：从感知到干预的闭环革命

Xu等[A1]开创性提出"耳戴式"闭环感知-神经调控平台，通过近/耳内/耳周三位一体传感实现无创生物反馈。Edelman团队[A2]则系统分析非侵入式脑机接口最新进展，揭示其在外部设备控制与算法优化方面的突破。值得注意的是，Heng等[A3]将呼气分析从实验室推向可穿戴实时监测，而Marvi综述[A4]首次整合生物流体与行为标记实现阿尔茨海默病超早期诊断。Amado-Rey[A5]更前瞻性规划可穿戴超声系统临床转化路径，标志着血管超声进入微型化时代。

人工智能：从专用模型到通用智能的跨越

Li等[A6]首次系统阐述通用人工智能(AGI)在医疗领域的应用范式，特别关注大语言模型(LLM)、大视觉模型与大模态模型的协同机制。 Luo团队[A7]对乳腺癌影像研究的十年回顾显示，深度学习在乳腺X光、超声、MRI的AUC（曲线下面积）已达0.92-0.97。 Huang等[A8]创新性提出数据-物理双驱动MRI加速模型，将扫描时间缩短至传统方法的1/8。 He综述[A9]则构建基础模型的技术矩阵，而Li[A10]针对生物医学时间序列的小样本学习方案，在ICU监护数据验证中实现仅需5样本即可达到85%分类准确率。

免疫工程与类器官：生命系统的精准操控

Blazeski[A11]通过力学刺激优化心脏类器官成熟度，成功模拟太空微重力对心肌的影响。Sarna团队[A12]开创"免疫力学生物学"新分支，揭示流体剪切力调控免疫细胞激活的力学机制。Doctor等[A13]编写的基因组转录组工程手册，系统总结CRISPR-Cas9^?等工具在基因功能解析的应用。Gloeb-McDonald[A14]开发的葡萄糖燃料电池更突破性地实现从血糖获取电能，为植入式设备供能提供新思路。

计算生物工程：数字孪生实现多尺度整合

Hunter领衔的Physiome项目[A16]构建了首个遵循物理定律的虚拟人体，其知识图谱整合3000+生理参数。Li等[A17]的心脏数字孪生模型，通过求解心电图反问题成功定位心律失常灶，临床验证准确率达89%。这类模型首次实现从分子到器官的全尺度关联，为个性化医疗提供计算基础。

生物医学影像：从超分辨到智能报告

Upreti[A18]开发的微球超分辨成像技术，借助光子纳米射流将分辨率提升至λ/6（波长六分之一）。Lahr[A19]对病理图像搜索引擎的验证框架，在百万级切片库中实现96%的检索精度。Sloan[A20]的放射报告自动生成系统采用多模态Transformer架构，而Cui[A21]针对高场MRI发射阵列的电流控制方案，有效解决7T以上设备的去耦合难题。

综合本期综述可见，生物医学工程正呈现三大趋势：硬件微型化（可穿戴设备）、算法通用化（AGI模型）和系统数字化（数字孪生）。这些突破不仅解决了临床实践中的实时监测、精准诊断等痛点，更通过跨学科融合催生新方法论。特别值得注意的是，多篇综述强调临床转化路径的标准化需求，如可穿戴超声的医疗器械认证流程、心脏数字孪生的临床验证规范等。这些系统级思考将加速实验室创新向临床应用的转化，最终推动精准医疗时代的到来。