從治療肥胖的納米技術到能夠通過大腦所想就能捕捉音符的設備， 這些聽起來很科幻的技術正在世界各地的實驗室中誕生。
醫學技術的不斷研究創新是如此驚人。 從AI機器學習可以預測患者的生命週期到能夠提取皮膚細胞並用於任何器官的醫療設備等， 創新精神不斷的在擴大醫學限制並重新定義公共衛生。 然而， 除非你有每天閱讀科學期刊或任何有關醫療學術論文的愛好， 否則你很可能已經錯過這些最優前景的科學領域醫療技術。
所以這裡列出了一些最新的突破性技術， 這麼酷炫的技術馬上就還要改變我們對醫學和健康的看法。
1
“一觸即合”的再生式納米設備
人生不如意十有八九， 最不幸的莫過於飛來橫禍。 也許就有那麼一天， 一次可怕的意外可能會令你失去了一條腿。 正當你萬念俱灰不願接受事實， 而大腦卻又飛快的規劃下半輩子的輪椅生涯時，
這項被稱為“組織轉染”（TNT）的納米設備得益于俄亥俄州立大學的研究人員，
納米設備由兩部分組成：第一部分就是上述提到的一小塊晶片， 這是一塊納米技術晶片， 它的大小與我們的手機SIM卡差不多。 納米技術晶片的作用是將生物指令傳遞給皮膚細胞以進行重新程式設計。 那麼第二部分就是生物本身——“目標群組織”， 告訴你的皮膚細胞接下來會變成什麼。 “目標群組織”由微量電流輸送， 人體幾乎感覺不到。
該研究使用小白鼠和豬作為實驗物件， 研究人員通過轉換其皮膚細胞保住了小白鼠受傷的腿。 “組織轉染”技術也用於產生神經細胞， 以幫助小白鼠恢復誘發的腦損傷。 而人類應用臨床試驗計畫將在明年開始。
2
“微針貼片”納米融脂技術
除了再生醫學技術外， 納米技術的研究也涉及了肥胖症和糖尿病治療——通超載藥納米粒子燃燒脂肪的“微針貼片”技術。
人體內有白色脂肪和棕色脂肪。 白色脂肪是人體內脂肪組織的一種， 和褐色脂肪相對應， 主要功能就是把多餘的脂肪存儲在體內， 而棕色脂肪能將脂肪轉化為熱量。 最新研究表明受基因控制， 可以抑制白色脂肪的形成， 從而治療肥胖症。
白色脂肪能合成並分泌脂肪激素——瘦素。 瘦素在體內能量調節， 內環境的穩定調節有重要作用。 然而， 當我們到達成年時， 大多數脂肪保持為白色脂肪。
長期以來， 用於治療肥胖症的方法是利用藥物將脂肪從白色變成棕色， 但問題是這些藥物還會對其他身體部位產生副作用， 因此不能該藥物作為藥丸攝入或通過常規方法注射人體。
2006年12月7日，天津愛民減肥醫院的病人在醫院健身房的跑步機上進行鍛煉。隨著中國經濟從1992年到2002年擴大到七倍以上，全國肥胖人數也翻了一番達到6000萬，這可是英國人口的總數啊。
由哥倫比亞大學醫學中心的研究人員開發的“微針貼片”納米技術將有效藥物運送到患者身體裡的特定部位，並幫助他們把壞的脂肪細胞轉換成好的脂肪細胞。
在ACS Nano發表的研究中表明在將肥胖小鼠作為測試物件，經過一周的治療發現目的地區域脂肪減少了20％，並降低了血糖水準。
3
一種能捕捉心靈音樂的技術
這與醫療技術有什麼關係？
那麼，你有沒有看過《潛水鐘與蝴蝶》（The Diving Bell and The Butterfly）呢？其實電影講述了主人公（他是一名雜誌編輯）因一場突如其來的災難令他腦幹突然中風，繼而引發極其罕見、概率極低的閉鎖症候群，罹患此症的主人公全身癱瘓，只有左眼尚能自由活動。他形容自己就如同困在潛水鐘裡一般，身體被緊緊箍住，無法動彈，而心靈卻像蝴蝶一樣在廣闊的天地裡自由飛翔。主人公憑藉著左眼和頑強的意志以及語音矯正師的協助，用左眼寫了一本書！
現在想像一下，如果你能寫一本書，或者憑藉自己內心的一股力量完成了整個交響樂篇章有沒有被自己感動到~
格拉茨技術大學的研究人員使用利用人機介面（brain-computer interfaces, BCIs, ）技術能夠完成這麼勵志的任務。人機介面（brain-computer interfaces, BCIs, ）技術，通常被稱為思想機器介面（MMI），或有時直接稱為神經介面或腦機介面（BMI）是一個直接的大腦和外部設備之間的通信途徑。人機介面常常用來協助，修復人類認知或感覺運動功能。在這裡被稱為“腦作曲者”，應用程式允許任何人通過思考來“譜寫”音樂。
人機介面原理圖
BCI是科學的一個分支，希望通過由腦電波控制的程式來替代和增強日常身體功能。本質上，它們是讀取腦電波並允許使用者控制外部設備的應用程式。他們可以替代或增強日常功能，從完成從寫信（或書）到控制外骨骼和假肢等方面運動。
該研究採用了18個測試物件，他們通過佩戴音樂作曲軟體的腦波測量帽與BCI連結。測試過程中，螢幕上會閃爍著符號和記號，測試者將注意力集中在他們想要的符合以及記號上。由於腦電波在測試者關注不同焦點時略有改變，BCI會檢測到這種變化並將其轉化為所需的動作，以便記錄被測試者需要的特殊和絃或符號。
很快，這項技術將應用于現實中。完全癱瘓的患者能夠通過BCIs編寫曲調或者寫出要說的話，甚至可以控制外骨骼運動，通過全新的方式過著“不可能”的生活。
4
癌症檢測筆
癌症手術的主要障礙在於難以區分健康細胞與癌細胞。去除太少，則增加復發的機會；去除太多，可能對生物功能產生不利影響。
德克薩斯大學奧斯丁分校的科學家研究出一款外型像鋼筆的設備，因比被稱為“MasSpec Pen”檢測筆，它可以在10秒內迅速區分手術中的癌細胞組織，並且根據目前實驗資料顯示準確率達96％。
2017年4月6日在加沙市的al-Rantisi兒童醫院看到一名患有癌症的巴勒斯坦女孩。
目前，手術中最先進的癌症檢測方法被稱為冷凍切片分析，其處理樣品可能需要30分鐘或更長的時間。在高達10-20％的癌症病例中，樣品處理時間並不穩定，因此這些癌症在檢測凍結時具有一定的挑戰性。
MasSpec Pen檢測筆的工作原理是通過比較由組織細胞產生的稱為代謝物的某些分子。由於癌細胞產生的代謝物與健康細胞不同，因此檢測筆可以顯示“正常”或“癌症”作為檢測結果。
這項研究分析了253名癌症患者的組織，MasSpec Pen檢測筆預計將在明年開始在現場手術中進行測試。如果這項技術獲得廣泛應用，這不僅可以將組織分析的速度提高約150倍，對於癌症手術的準確性和速度也將是非常有益的。
5
AI機器學習預測你的生命週期
如果有一款設備能夠預測你還能活多久，你會想要去測試嗎？
隨著人工智慧的發展，電腦可能很快就能夠通過掃描人體內部器官來回答這個問題。
《自然》（Nature）與《科學報告》（Scientific Reports）雜誌上曾發表，阿德萊德大學的科學家通過人工智慧來分析醫學圖像預測患者的壽命。
研究人員對48例患者進行胸部圖像採集，並將其輸入“深度學習”演算法預測未來五年內有哪些患者會面對死亡。而預測結果的69％是準確的，這與醫療從業人員的預測相似。
深度學習是一種機器學習技術，其中識別給定的資料進行演算法“學習”，然後進行觀察和預測是非常有用的模式。在這種情況下，該演算法通過觀察器官成像來“學習”疾病表現的複雜性並評估患者的健康狀況，但目前這項技術在不同的醫療領域還在進行探索。
但由此可知，人工智慧只會變得更準確：輸入到演算法中的資料越多，資訊樣本就越多，否則這些資訊是人類所無法察覺的。這就是為什麼在下一階段的研究中，科學家們會將數以萬計的圖像提供給AI進行分析。在這種醫療AI能夠應用於廣泛的臨床基礎之前，仍然需要一些時間。但是距離電腦能夠回答你還能活多久的日子，應該不會太久了。
來源／Forbes
作者／Tim Chen
編輯／錢馨瑤
·END·
原創聲明：
如需轉載，請聯繫“企業思想家“
（ID：Enterprisethinkers）
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這是一個有溫度的公眾號
2006年12月7日，天津愛民減肥醫院的病人在醫院健身房的跑步機上進行鍛煉。隨著中國經濟從1992年到2002年擴大到七倍以上，全國肥胖人數也翻了一番達到6000萬，這可是英國人口的總數啊。
由哥倫比亞大學醫學中心的研究人員開發的“微針貼片”納米技術將有效藥物運送到患者身體裡的特定部位，並幫助他們把壞的脂肪細胞轉換成好的脂肪細胞。
在ACS Nano發表的研究中表明在將肥胖小鼠作為測試物件，經過一周的治療發現目的地區域脂肪減少了20％，並降低了血糖水準。
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一種能捕捉心靈音樂的技術
這與醫療技術有什麼關係？
那麼，你有沒有看過《潛水鐘與蝴蝶》（The Diving Bell and The Butterfly）呢？其實電影講述了主人公（他是一名雜誌編輯）因一場突如其來的災難令他腦幹突然中風，繼而引發極其罕見、概率極低的閉鎖症候群，罹患此症的主人公全身癱瘓，只有左眼尚能自由活動。他形容自己就如同困在潛水鐘裡一般，身體被緊緊箍住，無法動彈，而心靈卻像蝴蝶一樣在廣闊的天地裡自由飛翔。主人公憑藉著左眼和頑強的意志以及語音矯正師的協助，用左眼寫了一本書！
現在想像一下，如果你能寫一本書，或者憑藉自己內心的一股力量完成了整個交響樂篇章有沒有被自己感動到~
格拉茨技術大學的研究人員使用利用人機介面（brain-computer interfaces, BCIs, ）技術能夠完成這麼勵志的任務。人機介面（brain-computer interfaces, BCIs, ）技術，通常被稱為思想機器介面（MMI），或有時直接稱為神經介面或腦機介面（BMI）是一個直接的大腦和外部設備之間的通信途徑。人機介面常常用來協助，修復人類認知或感覺運動功能。在這裡被稱為“腦作曲者”，應用程式允許任何人通過思考來“譜寫”音樂。
人機介面原理圖
BCI是科學的一個分支，希望通過由腦電波控制的程式來替代和增強日常身體功能。本質上，它們是讀取腦電波並允許使用者控制外部設備的應用程式。他們可以替代或增強日常功能，從完成從寫信（或書）到控制外骨骼和假肢等方面運動。
該研究採用了18個測試物件，他們通過佩戴音樂作曲軟體的腦波測量帽與BCI連結。測試過程中，螢幕上會閃爍著符號和記號，測試者將注意力集中在他們想要的符合以及記號上。由於腦電波在測試者關注不同焦點時略有改變，BCI會檢測到這種變化並將其轉化為所需的動作，以便記錄被測試者需要的特殊和絃或符號。
很快，這項技術將應用于現實中。完全癱瘓的患者能夠通過BCIs編寫曲調或者寫出要說的話，甚至可以控制外骨骼運動，通過全新的方式過著“不可能”的生活。
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癌症檢測筆
癌症手術的主要障礙在於難以區分健康細胞與癌細胞。去除太少，則增加復發的機會；去除太多，可能對生物功能產生不利影響。
德克薩斯大學奧斯丁分校的科學家研究出一款外型像鋼筆的設備，因比被稱為“MasSpec Pen”檢測筆，它可以在10秒內迅速區分手術中的癌細胞組織，並且根據目前實驗資料顯示準確率達96％。
2017年4月6日在加沙市的al-Rantisi兒童醫院看到一名患有癌症的巴勒斯坦女孩。
目前，手術中最先進的癌症檢測方法被稱為冷凍切片分析，其處理樣品可能需要30分鐘或更長的時間。在高達10-20％的癌症病例中，樣品處理時間並不穩定，因此這些癌症在檢測凍結時具有一定的挑戰性。
MasSpec Pen檢測筆的工作原理是通過比較由組織細胞產生的稱為代謝物的某些分子。由於癌細胞產生的代謝物與健康細胞不同，因此檢測筆可以顯示“正常”或“癌症”作為檢測結果。
這項研究分析了253名癌症患者的組織，MasSpec Pen檢測筆預計將在明年開始在現場手術中進行測試。如果這項技術獲得廣泛應用，這不僅可以將組織分析的速度提高約150倍，對於癌症手術的準確性和速度也將是非常有益的。
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AI機器學習預測你的生命週期
如果有一款設備能夠預測你還能活多久，你會想要去測試嗎？
隨著人工智慧的發展，電腦可能很快就能夠通過掃描人體內部器官來回答這個問題。
《自然》（Nature）與《科學報告》（Scientific Reports）雜誌上曾發表，阿德萊德大學的科學家通過人工智慧來分析醫學圖像預測患者的壽命。
研究人員對48例患者進行胸部圖像採集，並將其輸入“深度學習”演算法預測未來五年內有哪些患者會面對死亡。而預測結果的69％是準確的，這與醫療從業人員的預測相似。
深度學習是一種機器學習技術，其中識別給定的資料進行演算法“學習”，然後進行觀察和預測是非常有用的模式。在這種情況下，該演算法通過觀察器官成像來“學習”疾病表現的複雜性並評估患者的健康狀況，但目前這項技術在不同的醫療領域還在進行探索。
但由此可知，人工智慧只會變得更準確：輸入到演算法中的資料越多，資訊樣本就越多，否則這些資訊是人類所無法察覺的。這就是為什麼在下一階段的研究中，科學家們會將數以萬計的圖像提供給AI進行分析。在這種醫療AI能夠應用於廣泛的臨床基礎之前，仍然需要一些時間。但是距離電腦能夠回答你還能活多久的日子，應該不會太久了。
來源／Forbes
作者／Tim Chen
編輯／錢馨瑤
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