• 从数字到实体模型：3D 打印模型在创伤弹道重建中的应用 —— 开启法医学精准模拟新征程

  为解决现有模拟人体组织模型在创伤弹道研究中形状通用、无法满足个体差异需求的问题，研究人员开展了基于尸检计算机断层扫描（PMCT）数据创建 3D 打印合成头部模型的研究。结果显示，虽测试材料未完全满足模拟人体骨骼要求，但该概念前景广阔，对法医学创伤弹道研究意义重大。

  来源：International Journal of Legal Medicine 2.2

  时间：2025-03-30

• 2025 年 LKF 模型：推动医疗改革，重塑临床日常的重大变革

  为将去年的医疗改革（Gesundheitsreform）融入临床日常，相关研究开展了关于 2025 年 LKF 模型的研究。结果表明该模型所规定的创新意义重大。这有助于深入理解医疗改革落地路径，推动临床实践发展。

  来源：Das Magazin für Health Professionals – ÖKZ

  时间：2025-03-30

• 基于血清 miRNAs 和肿瘤标志物的乳腺癌诊断模型：精准诊断新希望

  为解决乳腺癌（BCa）早期诊断难题，广西医科大学研究人员开展了血清 miRNAs 和肿瘤标志物（TMs）在 BCa 诊断中作用的研究。结果发现 miR-548ao^-5p 和 miR-4804^-3p 可作潜在诊断生物标志物，（miRNA + TM）panel III 模型诊断效能更高，有助于提高 BCa 诊疗水平。

  来源：World Journal of Surgical Oncology 2.4

  时间：2025-03-30

• 基于注意力机制的Patched Brain Transformer模型：一种灵活高效的EEG解码新方法

  编辑推荐：德国马格德堡大学团队针对EEG信号解码中存在的跨被试泛化性差、数据稀缺等挑战，提出创新的Patched Brain Transformer（PBT）模型。该研究通过线性嵌入和可学习位置编码处理原始EEG信号，结合监督预训练和时间偏移数据增强，在BCI Competition IV 2a/2b数据集上以仅88.4万参数实现78.13%准确率，为脑机接口提供高效灵活的解决方案。

  来源：Scientific Reports 3.8

  时间：2025-03-30

• 基于生理药代动力学（PBPK）模型的口服药物研发进展及其监管应用：助力药物开发与全球协调

  在口服药物研发中，PBPK 模型虽有应用但面临诸多挑战，如制定以患者为中心的溶出质量标准困难等。研究人员围绕 “Advances in PBPK Modeling and its Regulatory Utility for Oral Drug Product Development” 展开研究，发现结合多 pH 溶出研究等可解决部分问题，对推动药物研发和监管协调意义重大。

  来源：Pharmaceutical Research 3.5

  时间：2025-03-30

• 唇腭裂患者家庭功能的影响机制：育儿压力与社会支持的双路径模型构建

  编辑推荐：本研究基于家庭适应与应对反应模型(FAAR)，通过路径分析揭示了育儿压力(β=-0.384)和感知社会支持(β=0.271)对中国唇腭裂(CL/P)患者家庭功能的直接作用，并发现希望(β=0.260)、乐观(β=0.203)等心理资本通过中介路径间接影响功能。研究为制定针对性家庭干预策略提供了理论依据，发表于《BMC Oral Health》。

  来源：BMC Oral Health 2.6

  时间：2025-03-30

• 基于人工智能模型精准预测分娩时会阴侧切风险的研究与应用

  为解决会阴侧切缺乏明确标准和智能评估系统的问题，研究人员开展了构建会阴侧切风险预测模型及智能在线评估系统的研究。结果显示 SVM 模型预测能力最佳，该系统能辅助临床决策，对提高产科服务质量意义重大。

  来源：BMC Pregnancy and Childbirth 2.8

  时间：2025-03-30

• 综述：评估沙漠粉尘肺毒性的模型及现有研究成果

  这篇综述系统梳理了沙漠粉尘（PM₁₀/PM_2.5）对呼吸系统的危害机制，对比了流行病学、体内（in vivo）和体外（in vitro）模型的优劣，重点探讨了炎症（NLRP3炎症小体、TLR4/MyD88通路）、氧化应激（iNOS、SOD）等分子机制，并指出未来需通过类器官（organoids）等新方法学（NAMs）解决粉尘成分复杂性和长期暴露评估的挑战。

  来源：Naunyn-Schmiedeberg's Archives of Pharmacology 3.1

  时间：2025-03-30

• 基于数字乳腺断层合成（DBT）的 2.5D 深度学习模型预测乳腺癌的价值与突破

  为解决乳腺癌早期诊断难题，研究人员开展基于 DBT 的 2.5D 深度学习模型预测乳腺癌的研究。通过分析 361 例患者数据构建多种模型，结果显示综合模型表现优异。该研究为乳腺癌早期诊断提供新途径，助力精准医疗。

  来源：Discover Oncology 2.8

  时间：2025-03-30

• 基于POSEIDON分型的低预后患者首次新鲜周期早期妊娠丢失率分析及预测模型构建

  编辑推荐：针对POSEIDON标准分型的低预后患者群体，河南省人民医院生殖中心团队通过2392例首次新鲜胚胎移植周期的回顾性研究，首次揭示不同亚组（Group 1-4）早期妊娠丢失率存在显著差异（最高达32.82%），并成功构建Group 4的预测模型（AUC=0.761）。该研究为个体化生殖策略制定提供了重要循证依据。

  来源：Reproductive Biology and Endocrinology 4.2

  时间：2025-03-30

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