人工智能在生物医学工程中的交叉应用与研究热点

随着人工智能技术的飞速发展，其在生物医学工程领域的交叉应用日益广泛，推动了该领域的诸多创新和突破。以下是对人工智能在生物医学工程中的交叉应用与研究热点的详细阐述。

生物医学大模型

• 模型特点与优势 ：生物医学大模型是专门针对生物医学领域设计和优化的人工智能模型，基于深度学习技术，能处理和分析海量生物医学数据。它具有强大的泛化能力，可从大量数据中学习到复杂的模式和规律，为各种生物医学任务提供有力支持。
• 应用场景 ：在健康管理方面，可根据个人的基因信息、病史、生活习惯等数据，预测疾病风险，提供个性化的健康建议。在辅助诊疗中，能分析患者的症状、检查结果等，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。例如，通过分析大量的医学影像数据，对肿瘤等疾病进行早期检测和分类。在医学研究中，有助于发现新的疾病机制、药物靶点等。在药物研发中，可模拟药物分子与生物靶点的相互作用，加速药物筛选过程14。

侵入式脑机接口

• 技术原理 ：通过将大脑与计算机或其他电子设备连接，脑机接口能够将脑电信号转化为指令，实现意念控制和信息传输。侵入式脑机接口则是直接将电极植入大脑，更精确地采集神经信号3。
• 应用领域 ：在医疗康复方面，帮助瘫痪患者控制轮椅、机械手臂等辅助设备，实现自主行动和生活自理。为患有神经肌肉疾病的患者提供沟通渠道，让他们通过大脑信号与外界交流。在增强现实领域，有可能实现通过大脑信号直接控制虚拟现实设备，为用户带来全新的体验13。

医疗机器人

• 分类与功能 ：医疗机器人涵盖手术机器人、康复机器人、非手术诊疗机器人、医疗服务机器人等方向。手术机器人可在微创手术中实现更精准的操作，提高手术成功率和患者康复速度。康复机器人能辅助患者进行肢体运动康复训练，根据患者的恢复情况调整训练方案。非手术诊疗机器人可用于疾病的诊断和治疗，如进行体内检测、药物输送等。医疗服务机器人能承担医院的导诊、药品配送等工作，减轻医护人员的负担13。
• 技术创新 ：近年来，人形机器人、仿生机器人、微纳机器人等正成为医用机器人科技前沿的重要领域。例如，微纳机器人依靠微尺度技术，可在血管等微小空间内精准操控和进行药物传输1。

创新生物医学影像

• 新型影像模态 ：湖南大学团队开发的超声发光成像技术，通过超声波激发荧光分子产生高强度光学信号，克服了传统成像方法的限制，显著提高了成像的信噪比和灵敏度。加州理工学院团队研发的光声矢量断层扫描技术，实现了对人体深层血管及血流动态的无创精准成像，为血流成像领域带来了重大突破1。
• 人工智能与影像结合 ：人工智能技术可对生物医学影像进行分析和处理，提高影像诊断的准确性和效率。例如，利用深度学习算法对 X 光、CT、MRI 等影像进行分析，自动识别病变区域，辅助医生进行诊断。还可通过人工智能技术对影像数据进行三维重建、图像融合等处理，为医生提供更全面、直观的信息。

自动化实验室

• 技术集成 ：自动化实验室通过集成先进的信息技术、自动化技术、机器人技术、数据分析与人工智能等手段，对实验室的日常工作进行自动化管理和操作。
• 优势与应用 ：能够自动化执行实验流程、数据采集与分析、样本处理与存储等任务，大幅提高科研效率和操作精度，减少人为误差。例如，英国利物浦大学团队开发的模块化移动机器人平台，能够在实验室中自由移动、自动添加试剂并分析数据，推动了化学合成的智能化发展。北卡罗来纳大学团队提出的微型声学镊子技术，以声音作为镊子系统，实现了对单个细胞或纳米颗粒的精准操控，为实验室自动化提供了新工具1。

数字疗法

• 定义与特点 ：数字疗法依靠高质量软件为患者提供基于循证医学证据的干预措施，实现预防、管理或治疗疾病及其症状。其特色在于高度个性化和实时性，能够根据用户数据和反馈动态调整治疗方案，提供更精准有效的健康管理和治疗服务。
• 应用领域 ：尤其在精神、慢性病等难以用药物根治的领域有广泛应用。例如，伦敦国王学院团队开发的 AVATAR 数字疗法，通过允许患者与虚拟化身互动，短期内减轻了幻听相关的困扰1。

AI 辅助制药

• 药物研发流程优化 ：AI 技术通过深度学习、机器学习、自然语言处理等手段，在药物靶点发现、药物筛选、临床试验等多个环节中展现了潜力。例如，AlphaFold3 和 RoseTTAFold 等 AI 模型能够更准确地预测蛋白质结构，帮助科学家开发出更有效的治疗药物。Insilico Medicine 公司通过 AI 药物研发平台设计的治疗肺部纤维化疾病的新药已进入临床 2 期实验，展现了 AI 在新药研发中的巨大潜力1。
• 降低研发成本和风险 ：通过虚拟筛选等方法，快速筛选出具有潜在活性的药物分子，减少实验筛选的工作量和成本。同时，能够对药物的毒性、药代动力学等性质进行预测，降低药物研发的风险。

生物 3D 打印与再生医用材料

• 生物 3D 打印技术 ：清华大学团队提出的逐级悬浮 3D 打印技术，成功构建了含可灌注血管网络的心室模型，为复杂组织器官的体外功能重建提供了新方案。生物 3D 打印可以根据患者的具体需求，定制个性化的组织工程支架、器官模型等，用于组织修复和再生治疗1。
• 再生医用材料研发 ：北京航空航天大学团队开发的高性能 MXene 纳米复合薄膜材料，开辟了 MXene 纳米复合薄膜在骨再生领域的新应用。研发具有良好生物相容性和生物活性的再生医用材料，结合细胞培养技术，促进组织的再生和修复1。

基因编辑

• 技术原理与发展 ：基因编辑技术通过精准修饰生物体基因组特定目标，改变遗传信息和表现型特征。全球首款基因编辑疗法 Casgevy 的获批上市，标志着基因编辑疗法商业化时代的开启1。
• 临床应用前景 ：基因编辑疗法最早应用于治疗 β - 地中海贫血、镰状细胞病等遗传疾病，如今正在逐步扩展到癌症和病毒感染（如 HIV）等更广泛的领域。人工智能可辅助基因编辑技术，通过对基因数据的分析，预测基因编辑的效果和潜在风险，提高基因编辑的准确性和安全性2。

中医现代化

• 中医理论与现代技术结合 ：北京交通大学团队提出的中医药网络医学理论，通过预测中药疗效为中医治疗提供了科学依据。将中医的整体观念、辨证论治等理论与现代科学技术相结合，利用人工智能技术对中医的诊断、治疗等进行研究和优化1。
• 中医器械研发与应用 ：随着人口老龄化进程加快和康养需求增加，中医器械产业迎来快速发展。例如，开发基于中医经络理论的智能按摩设备、艾灸机器人等，提高中医治疗的标准化和便捷性1。

人工智能在生物医学工程中的交叉应用与研究热点涵盖了多个方面，为生物医学领域带来了前所未有的发展机遇。未来，随着人工智能技术的不断进步和与生物医学工程的深度融合，有望在疾病诊断、治疗、药物研发等方面取得更多的突破，为人类的健康事业做出更大的贡献。