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🏥 優質健康 (Quality Health)
精準醫療
ACM (美國計算機協會)
- Multi Omics Data Integration and Clustering for Disease Subtype Discovery Using SNF and NEMO Algorithms (利用 SNF 與 NEMO 演算法進行多體學數據整合與聚類以發現疾病亞型)
本研究利用 SNF 與 NEMO 整合多體學數據，並透過 PAM 演算法精準識別疾病亞型。結果顯示，SNF 結合 PAM 的聚類準確度最高，能有效強化對複雜疾病的理解，助力精準醫療。
Multi-omics Data Integration - A Pan-Cancer Classification Method Based on Multi-omics Data Integration and Sample Similarity Network (基於多體學數據整合與樣本相似性網絡的泛癌分類方法) 本研究提出 KPGAT_NN 模型，結合 SMOTE-Tomek 數據平衡與 KPCA 特徵提取，利用圖注意力網絡（GAT）處理樣本相似性，顯著提升了泛癌早期診斷的分類準確率。 Multi-omics Data Integration
觀看更多OA文章
ACS (美國化學會)
- Machine Learning-Based Multi-Omics Integration for Identification of Hepatocellular Carcinoma Biomarkers in an Egyptian Cohort (基於機器學習的多體學整合：識別埃及人群肝細胞癌生物標記) 肝細胞癌（HCC）在全球死亡率極高，尤其在慢性 C 型肝炎盛行的埃及情況尤為嚴重。由於缺乏有效的早期診斷標記，肝硬化轉化為癌症後的死亡率居高不下。本研究利用非靶向與靶向質譜分析技術，針對埃及患者的血液樣本收集了蛋白質、N-鏈糖與代謝物數據。透過機器學習方法進行多體學整合分析，研究團隊成功識別出一組特徵面板，能精準區分肝硬化高風險族群與早期肝細胞癌患者。這項研究證明了多體學整合是發掘臨床有效生物標記、提升早期治療成功率的強大策略。 Multi-omics Data Integration 觀看更多OA文章
- Expanding the Dimensions of Single-Cell Multi-Omics To Include Mitochondrial DNA through Fixation and Permeabilization (透過固定與滲透技術擴展單細胞多體學維度以納入線粒體 DNA) 單細胞多體學極大地提升了對細胞異質性的理解，但納入線粒體 DNA（mtDNA）分析仍具挑戰。本研究探討了固定與滲透技術在優化 Tn5 轉座酶標記及保留 mtDNA 方面的關鍵作用。透過整合 mtDNA 突變資訊與細胞狀態，新一代單細胞技術能實現線粒體基因型與表現型的同步分析。這項技術進展不僅深化了多體學數據的整合維度，更為譜系追蹤與臨床精準診斷提供了新的工具，對理解疾病機制與個人化醫療具備重要價值。 Multi-omics Data Integration 觀看更多Non-OA文章
SPIE (國際光學工程學會)
- Research on individually difference-based prediction and intervention mechanisms for elderly health status (基於個體差異的老年人健康狀況預測與介入機制研究) 基於生理指標、生活習慣、社會支持和環境因素等多源異質數據，建構了老年人健康狀況綜合評估模型。利用機器學習和深度學習演算法動態預測老年人的健康狀況，並識別影響健康狀況的關鍵因素。 Precision Medicine
- Enabling precision medicine: use cases of specialty optical fiber in laser-based therapies (助力精準醫療：特種光纖在雷射療法中的應用案例) 本文探討特種光纖（Specialty Optical Fiber）如何透過材料創新（如 Heraeus Covantics 高純度石英）實現精準醫療，正成為微創手術與即時診斷邁向精準化的關鍵基礎設施。 Precision Medicine 觀看更多 Non-OA 文章
AAAS – Science (美國科學促進會)
- Practical challenges for precision medicine (精準醫療面臨的實際挑戰) 研究指出機器學習雖能助力個人化醫療，但在預測精神分裂症藥物療效時，面臨跨臨床試驗泛化失敗的困境。這顯示精準醫療亟需更嚴謹的建模標準，並應重新審視實際應用中的技術挑戰。 Precision Medicine
- Creation of de novo cryptic splicing for ALS and FTD precision medicine (為 ALS 與 FTD 精準醫療開發之從頭合成隱藏式剪接技術) 研究開發 TDP-REG 技術，利用 SpliceNouveau 演算法設計隱藏式剪接，僅在病理狀態下啟動治療。實驗證實能精準修復 UNC13A 等剪接錯誤，為阿茲海默症與漸凍症提供精準治療新途徑。 Precision Medicine 觀看更多 Non-OA 文章
精準健康
ACM (美國計算機協會)
- From Wrists and Pockets to Interventions: Leveraging Digital Biomarkers to Infer Psychosocial Factors – A Systematic Review (文章名稱：從手腕與口袋到介入措施：利用數位生物標記推論心理社會因素 – 系統性回顧) 本回顧分析 75 項研究，指出穿戴裝置與手機的數位生物標記（如心率、位移、GPS）能精準推論壓力與情緒。透過機器學習將日常數據轉化為即時監測，為個人化數位行為介入與預防性照護開闢新路徑。 Digital Biomarkers Development
- ADMarker: A Multi-Modal Federated Learning System for Monitoring Digital Biomarkers of Alzheimer’s Disease (ADMarker：用於監測阿茲海默症數位生物標記的多模態聯邦學習系統) 本研究開發 ADMarker 系統，透過多模態感測與聯邦學習，在保護隱私下精準偵測阿茲海默症數位標記。臨床試驗顯示其早期診斷準確度達 88.9%，為長期的病程追蹤提供可靠平台。 Digital Biomarkers Development 觀看更多OA文章
ACS (美國化學會)
- Benchmarking Machine Learning Models for HIV-1 Protease Inhibitor Resistance Prediction: Impact of Data Set Construction and Feature Representation (基準測試 HIV-1 蛋白酶抑制劑抗藥性預測的機器學習模型：數據集構建與特徵表示的影響) 本研究系統性評估了多種預測 HIV-1 抗藥性的機器學習模型，探討數據預處理與特徵表示對預測精度的影響。研究發現，不當的序列擴增處理會導致數據冗餘並虛增模型表現。實驗結果顯示，基於理化性質（zScales）的簡單邏輯回歸模型，其性能足以媲美複雜的神經網路，且具備更高的運算效率與解釋性，能精確識別出關鍵的抗藥性突變位點（如第 10、46、54 等位點）。這項研究強調了模型「機制解釋力」對於臨床決策的重要性，為開發高效且精準的抗藥性監測工具提供了實證基礎。 Pharmacogenomics in Clinical Decision Support 觀看更多OA文章
- TCN-RDP: Predicting Drug-Induced Liver Injury from Time-Series Toxicogenomic Data (TCN-RDP：利用時序毒性基因體數據預測藥物誘導性肝損傷) 藥物誘導性肝損傷（DILI）是導致藥物開發失敗的主要原因。本研究提出 TCN-RDP 模型，結合時間卷積網路（TCN）與隨機維度排列（RDP），有效捕捉基因表達的時序動態與高維交互特徵。透過 XGBoost 基因篩選算法，模型在達到 84.05% 高準確度的同時，也確保了生物學的可解釋性。此架構提供了一種高效、精準的肝毒性早期預測方法，有助於藥物安全篩選，並具備優化臨床決策支持系統與監管決策的巨大潛力。 Pharmacogenomics in Clinical Decision Support 觀看更多Non-OA文章
SPIE (國際光學工程學會)
- Integrating computational approaches to unravel Alzheimer’s disease and co-pathologies: a biomarker-driven approach to precision medicine(整合計算方法揭示阿茲海默症及其共病：一種基於生物標記的精準醫療方法) 這些生物標記可作為早期診斷的有力工具，實現及時幹預，並有可能延緩疾病發作。此外，透過識別高風險族群，我們可以優化臨床試驗設計，並加速有效療法的研發。最終，我們的目標是透過早期發現、精準診斷和標靶治療，改善神經退化性疾病患者的生活品質。 Precision Medicine
- Perioperative anesthesia personalization: integrating genetic polymorphisms, metabolomics, and AI for precision medicine (圍手術期麻醉個體化：整合基因多態性、代謝組學與人工智慧實現精準醫療) 主要探討如何透過多組學技術與人工智慧，實現圍手術期麻醉的精準化管理。該研究強調從「一體適用」轉向「數據驅動」的精準麻醉範式，透過跨學科創新減少醫療風險並加速患者康復。 Precision Medicine 觀看更多 Non-OA 文章
AAAS – Science (美國科學促進會)
- Pan-tumor genomic biomarkers for PD-1 checkpoint blockade–based immunotherapy (基於 PD-1 檢查點阻斷免疫療法的泛腫瘤基因生物標記) 研究發現腫瘤突變負荷（TMB）與 T 細胞發炎基因表達譜（GEP）能獨立且共同預測免疫治療效果。兩者相關性低，分別代表新抗原性與 T 細胞活性，有助於精準篩選抗 PD-1 單療或聯合用藥的適應症。 Digital Biomarkers Development
- Transforming mental health research and care through artificial intelligence (透過人工智慧轉型心理健康研究與照護) AI 為缺乏客觀指標的心理醫療帶來變革。研究建議從病患旅程視角切入，整合行為與情緒評估，並克服隱私、污名化與安全性挑戰，實現從診斷、治療到康復的臨床應用。 Digital Biomarkers Development 觀看更多 Non-OA 文章
個人化醫療
ACM (美國計算機協會)
- A Maturity Model for Digital Twins in Healthcare (醫療保健領域數位分身的成熟度模型) 本研究提出數位分身（DT）成熟度模型，探討醫療資訊系統與實時模型的整合。透過提升 IS/IT 整合層級，醫療機構能強化**情境感知（SA）**並優化短期決策，實現從傳統建模向實時模擬的轉型。 Digital Twins in Healthcare
- Exploring Power Dynamics of Healthcare Digital Twins at Home through the Matrix of Domination (透過支配矩陣探討居家醫療數位分身的權力動態) 本研究利用社會學「支配矩陣」理論，探討居家醫療數位分身隱含的權力結構。研究指出，數位分身在優化個人化醫療的同時，亦可能強化既存的社會支配秩序，並透過問卷分析使用者對數據監測的權力體驗。Digital Twins in Healthcare 觀看更多OA文章
ACS (美國化學會)
- Artificial Intelligence for Noninvasive Health Diagnostics (用於非侵入式健康診斷的人工智慧) 非侵入式診斷對於疾病早篩至關重要，但常受限於靈敏度與解讀效率。本研究回顧了 AI 與機器學習如何整合影像、穿戴式感測器、呼氣分析及生物流體感測，將診斷從單次評估提升至實時動態監測。文中重點討論了數位孿生、聯邦學習與可解釋 AI 等新興技術，並探討了數據隱私與演算法公平性等挑戰。這項研究為實現以患者為中心、具規模化且低成本的智慧診斷方案提供了技術路徑，是推動個人化醫療轉型的重要參考。 Digital Twins in Healthcare 觀看更多Non-OA文章
SPIE (國際光學工程學會)
- Multimodal health data fusion and analysis based on digital twins(基於數位孿生的多模態健康數據融合與分析) 本研究提出了一種結構化的健康數據分析方法，該方法透過建立數位孿生模型並融合多種類型的健康數據來實現。分析結果表明，多模態資料融合顯著提高了模型的預測效能，並在多個指標上表現良好。本研究成果為健康資料的智慧分析和應用提供了堅實的理論基礎和實務指導。 Digital Twins 觀看更多 Non-OA 文章
AAAS – Science (美國科學促進會)
- Continuous evolution of compact protein degradation tags regulated by selective molecular glues (受選擇性分子膠調節的緊湊型蛋白質降解標籤之持續演化) 研究開發 MG-PACE 平台，演化出僅 36 個胺基酸的 SD40 標籤。結合特定分子膠，能精準降解經基因編輯標記的內源性蛋白質，克服傳統標籤體積大及脫靶效應的缺陷。 Digital Twins in Healthcare
- PERK-ATAD3A interaction provides a subcellular safe haven for protein synthesis during ER stress (PERK-ATAD3A 交互作用為內質網壓力下的蛋白質合成提供亞細胞避風港) 研究發現內質網壓力下，ATAD3A 透過與 PERK 交互作用，競爭性抑制 eIF2 磷酸化，使線粒體處的蛋白質翻譯免於被全面抑制，進而保護線粒體功能並緩解細胞壓力。 Digital Twins in Healthcare 觀看更多 Non-OA 文章
智慧醫療科技
ACM (美國計算機協會)
- Automated LVH Grading: Integration of Deep Learning and Explainable AI for Accurate Diagnosis (自動化左心室肥大分級：整合深度學習與可解釋 AI 以達成精確診斷) 本研究開發自動化分級模型，整合超音波影像與數值資料，利用遷移學習提取特徵並以 SHAP 提升可解釋性。該方法有效減少人工判讀誤差，達成標準化診斷，提升臨床管理的準確度與透明度。 Explainable AI in clinical support
- Co-design of Human-centered, Explainable AI for Clinical Decision Support (臨床決策支援中以人為本且具可解釋性 AI 的共同設計) 本研究透過迭代設計，開發出符合醫療需求且具本體連結的可解釋 AI（XAI）技術與介面。實驗證實，良好的解釋性能提升醫護人員的信任感，並藉由反饋優化以人為本的互動設計。 Explainable AI in clinical support 觀看更多OA文章
ACS (美國化學會)
- XAI-ACSM: An Ensemble-Based Explainable Artificial Intelligence Framework for the Accurate Prediction of Anticancer Small Molecules (XAI-ACSM：一種用於精確預測抗癌小分子的整合式可解釋人工智慧框架) 傳統癌症療法常伴隨高毒性與耐藥性，研發高效的抗癌小分子藥物成為關鍵。本研究提出 XAI-ACSM 框架，透過評估 5 種機器學習演算法與 14 種分子描述符，構建出 70 個基準模型，並利用機率平均策略整合出高精準度的預測工具。實驗證明，XAI-ACSM 在獨立測試中的準確度與特異性均顯著優於現有方法。此框架不僅能高效篩選大規模化學庫，還透過可解釋 AI 技術 (XAI) 與分子對接驗證，為藥物篩選提供具生物學意義的解釋，為抗癌藥物開發與臨床決策支持提供了一套實用的智慧化解決方案。 XAI for Clinical Support 觀看更多OA文章
- Explainable Artificial Intelligence-Driven Salivary Exosome Spectroscopic Profiling for Clinical Diagnosis and Metastasis Detection of Oral Cancer (可解釋人工智慧驅動的唾液外泌體光譜分析：用於口腔癌的臨床診斷與轉移偵測) 口腔鱗狀細胞癌（OSCC）亟需精準的診斷與轉移評估。本研究建立了一套無標記的 SERS-xAI 技術平台，透過分析唾液外泌體實現非侵入式診斷。研究設計的全連接神經網路在區分健康人與患者（90.63%）以及判別癌症轉移（86.63%）方面表現優異。核心突破在於引入 SHAP 解釋機制，識別出跨膜蛋白中的色胺酸殘基為致癌關鍵因素，並將預測結果與基因突變導致的轉移聯繫起來。此架構成功建立了生化可解釋的診斷流程，為精準腫瘤學提供了重要的機制見解。 XAI for Clinical Support 觀看更多Non-OA文章
SPIE (國際光學工程學會)
- Quantification-based explainable artificial intelligence for deep learning decisions: clustering and visualization of quantitative morphometric features in hepatocellular carcinoma discrimination(基於量化的可解釋人工智慧在深度學習決策中的應用：肝細胞癌鑑別中定量形態特徵的聚類和視覺化) 深度學習（DL）在計算病理學領域發展迅速，雖然診斷準確率高，但其結果往往難以解釋，如同「黑箱」一般。這種透明度的缺失阻礙了其臨床應用，凸顯了定量可解釋人工智慧（QXAI）方法的重要性。我們提出了一種QXAI方法，旨在客觀、定量地闡明DL模型在肝細胞癌（HCC）病理影像分析中的決策邏輯。 XAI
- End-to-end brain cancer diagnosis using high-resolution fiber endoscopy with a learning-based digital twin(利用基於學習的數位孿生技術，透過高解析度光纖內視鏡實現端到端腦癌診斷) 我們模擬了一個資料集來預訓練MCF重建網路。然後，我們將遷移學習應用於此網絡，訓練對象為十對膠質母細胞瘤樣本的實驗影像。數位孿生技術為神經外科中的微創全光學活檢提供了一種高效且高度可行的方法。 Digital Twins 觀看更多 Non-OA 文章
AAAS – Science (美國科學促進會)
- The value of decentralized clinical trials: Inclusion, accessibility, and innovation (去中心化臨床試驗的價值：包容性、可及性與創新) 本研究探討去中心化臨床試驗（DCT）如何利用數位技術克服傳統試驗的地理與多樣性限制。DCT 能提升參與包容性並推動研究民主化，但仍需解決數據安全、遠距監控與法規標準化等挑戰。 Decentralized Clinical Trials
- From reactive to proactive: Continuous protein monitoring for preventive health care (從被動到主動：預防性醫療中的持續蛋白質監控) 本研究探討持續蛋白質監控（CPM）技術，旨在將精準醫療從被動反應轉向主動預防。透過穿戴或植入式感測器，可即時追蹤慢病與急性症狀，提升早期干預效能，但仍需克服穩定性與數據隱私挑戰。 Decentralized Clinical Trials 觀看更多 Non-OA 文章
遠距醫療
ACM (美國計算機協會)
- Metaverse Platforms for Immersive Healthcare: A Survey on Telemedicine Solutions (用於沉浸式醫療的元宇宙平台：遠距醫療解決方案綜覽) 本研究調查元宇宙在遠距醫療中的應用，透過沉浸式技術解決醫病面談的地理限制。文中彙整了診斷流程、隱私安全挑戰及對策，並提出六大挑戰以指引未來虛擬醫療通訊的研究方向。 Telemedicine
- Neural Network Based Simulation of Diagnostic Vulnerabilities in Telemedicine Using Synthetic Data: A Framework for Identifying Context-Driven Blind Spots (基於神經網路與合成數據模擬遠距醫療診斷脆弱性：識別情境驅動盲點的框架) 本研究利用 Synthea 生成十萬筆數據，透過神經網路模擬臨床推理，證實遠距醫療因缺乏病史資訊導致診斷能力顯著下降。實驗發現代謝與癌症風險最高，並提出置信度升級機制以識別高風險病例。 Telemedicine 觀看更多OA文章
ACS (美國化學會)
- A Noninvasive Method for Dynamic Ovulation Monitoring Based on Memristor (基於憶阻器的非侵入式動態排卵監測方法) 排卵障礙是導致女性不孕的首要原因，但現有技術難以兼顧即時性與數據連續性。本研究設計了一款以 HfO2 為功能層的 Ag/HfO2/FTO 憶阻器，透過檢測唾液與尿液在不同生理階段（濾泡期、排卵期、黃體期）的電化學響應，精準識別排卵信號。憶阻器的雙極電阻開關行為受體液中激素驅動的離子濃度調節，可提供長達 100 次循環的穩定檢測。此技術具備低功耗與即時反應優勢，能輕鬆整合至智慧牙刷或智慧馬桶等居家設備，為轉化醫學與居家個人化健康照護提供了一套智慧化的新路徑。 Edge-based Home Health Monitoring 觀看更多OA文章
- Manipulating 2D Nanomaterials: Shaping the Future of Intelligent Wearable Health Monitoring Devices (操控二維奈米材料：塑造智慧穿戴式健康監測設備的未來) 穿戴式電子設備已成為即時、非侵入式健康監測的關鍵，其中二維奈米材料因其獨特性能備受矚目。本研究系統性總結了 2D 奈米材料感測器的感測機制與性能優化因素，探討了其在物理、電化學與生物電子訊號監測中的多元應用。論文強調，為實現更高效且舒適的智慧醫療系統，未來需克服材料穩定性與低成本製備的挑戰，並迫切需要整合人工智慧（AI）與機器學習技術。這項綜述為未來「人工智慧器官化」的願景提供了技術路徑與深入見解。 Edge-based Home Health Monitoring 觀看更多Non-OA文章
SPIE (國際光學工程學會)
- Comprehensive mixed reality surgical navigation system for liver surgery(用於肝臟手術的綜合性混合實境手術導航系統) 術中肝臟形變以及需要重複在手術視野和遠端監視器之間切換視線，都會影響影像引導肝臟手術的精確度和工作流程。現有的混合實境（MR）原型僅能解決這項挑戰的某些方面，且缺乏在可變形解剖結構中的定量驗證。 Mixed Reality 觀看更多 OA 文章
- Surgical navigation system for liver surgery based on HoloLens® 2(基於 HoloLens® 2 的肝臟手術導航系統) 本文介紹了一種基於HoloLens® 2擴增實境技術的肝臟手術導航系統的開發和驗證2的AHAT相機進行即時工具追蹤。 Mixed Reality
AAAS – Science (美國科學促進會)
- From reactive to proactive: Continuous protein monitoring for preventive health care (從被動到主動：預防性醫療中的持續蛋白質監控) 本研究探討持續蛋白質監控（CPM）技術，旨在效法血糖監測成功經驗，透過即時感測器優化慢病與急性症狀管理。儘管面臨感測穩定性與數據隱私挑戰，該技術仍將推動精準醫療實現早期干預。 Smart Healthcare Systems 觀看更多 Non-OA 文章
智慧醫療系統
ACM (美國計算機協會)
- A Lightweight Edge-Centric Chewing Sensing System with Multimodal Biosignal Fusion for Oral Health Monitoring (基於多模態生物信號融合的輕量化邊緣中心咀嚼感測系統，用於口腔健康監測) 本研究開發 NeuroChew 穿戴系統，整合肌電、眼電與腦電訊號，利用輕量化 Transformer 模型識別咀嚼狀態。實驗證實其能有效區分正常、不對稱與不適狀態，準確率達 83.7%，實現居家口腔健康監測。 Edge-based Home Health Monitoring
- Exploring the Landscape of Ubiquitous In-home Health Monitoring: A Comprehensive (探索無所不在的居家健康監測概況：一項全面性研究) 本研究全面回顧居家健康監測系統，分析感測、通訊、運算技術及應用領域。研究識別出核心組件與實務挑戰，並提出八項未來研究建議，旨在提升個人獨立性並優化遠距醫療效能。 Edge-based Home Health Monitoring 觀看更多OA文章
SPIE (國際光學工程學會)
- Applications of mixed reality with medical imaging for training and clinical practice(混合實境技術與醫學影像在訓練與臨床實務的應用) 本篇綜述總結了擴展實境（XR）技術（包括虛擬實境（VR）、混合實境和擴增實境（AR））在醫學領域的當前應用，涵蓋醫學影像、培訓和術前規劃等多個方面。文章探討了這些技術在臨床實踐和醫學培訓中的整合，並分析了該領域面臨的挑戰和未來機會。希望本文能鼓勵更多醫師進行醫學與科技融合的合作。 Mixed Realitye
- Wireless wearable microneedle electroceuticals for advanced pain treatment with IoT-enabled telemedicine(用於進階疼痛治療的無線穿戴式微針電療設備，結合物聯網遠距醫療技術) 本文旨在解決這些問題，並開發了一種無線電療系統，該系統結合了微創黏附式微針電極和遠距醫療軟體基礎設施。塗覆導電水凝膠的微針電極可降低皮膚接觸阻抗，從而確保電流穩定注入，不受外部環境因素的影響。 Telemedicine 觀看更多 Non-OA 文章
居家健康照護
ACM (美國計算機協會)
- Theory of Blockchain and Smart Healthcare: Highlights. (區塊鏈與智慧醫療理論：重點摘要) 本研究探討區塊鏈如何賦能智慧醫療，透過去中心化降低交易成本、縮短時間並防止欺詐。文章分析了區塊鏈結合 AI 與 IoT 的技術進勢，滿足醫療產業對高效、安全數據管理的核心需求。 Smart Healthcare Systems 觀看更多OA文章
- Smart and Digital Healthcare. Advanced Technologies and Security Issues (智慧與數位醫療：先進技術與安全議題) 本研究綜述智慧醫療中物聯網、大數據與雲端運算之應用。針對數位化帶來的生命安全威脅，探討從傳統加密到區塊鏈與量子加密等先進技術，建構全方位的安全防護體系。 Smart Healthcare Systems 觀看更多Non-OA文章
SPIE (國際光學工程學會)
- Enhancing access for the visually impaired: a multisensory auditory-visual integration system with smart glasses in libraries(提升視障人士的無障礙體驗：圖書館中配備智慧眼鏡的多感官視聽融合系統) 本研究提出了一種新型智慧輔助眼鏡系統，該系統將樹莓派5設備與安裝在智慧眼鏡上的22針MIPI-CSI攝影機模組整合在一起。該系統在設計時充分考慮了可擴展性，旨在促進未來在醫療、教育和商業領域的應用。 Smart Healthcare Systems
- Nanoplasmonic biosensors for precision immune profiling and monitoring(用於精確免疫分析和監測的奈米等離子體生物感測器) 透過將光流控系統與工程奈米結構結合，我們的方法實現了全血和單細胞樣本的高時空分辨率。結合計算建模，這些感測器具有飛摩爾級的靈敏度和高特異性。我們重點介紹了它們在即時診斷和免疫治療監測中的應用，展示了它們在建立智慧化、個人化醫療保健系統方面的潛力。 Smart Healthcare Systems
整合照護模式
ACM (美國計算機協會)
- Bibliometric analysis of research Hotspots and Trends of chronic Diseases in the Elderly under the Integrated Medical and Elderly Care Model (醫養結合模式下老年慢性病研究熱點與趨勢的文獻計量分析) 本研究透過文獻計量分析指出，中國醫養結合下的老年慢病研究呈上升趨勢。智慧醫療與長期護理保險為新興熱點，未來需強化跨機構合作與實務轉化，以優化居家及機構照護體系。 Integrated Care Models
- Enhancing Healthcare Interoperability with FHIR: A Systematic Approach to Online Data Management (利用 FHIR 增強醫療互操作性：線上數據管理的系統化方法) 本研究利用 FHIR 標準與 RESTful API 打造數據管理系統，實現標準化且符合法規的醫療數據交換。結果顯示其在一般負載下具高度可靠性，但在高流量下仍需優化擴展性，以提升臨床支援效能。 Integrated Care Models 觀看更多OA文章
ACS (美國化學會)
- Improving Clinical Diagnostics and Patient Care through Artificial Intelligence and Biosensor Technologies (透過人工智慧與生物感測技術提升臨床診斷與患者照護) 本研究分析了 AI 與機器學習在提升生物感測器精度與效能方面的顯著優勢，特別是在捕捉多樣化生理訊號以實現早期診斷與連續監測上的潛力。研究同時探討了技術普及的關鍵挑戰，包括數據集質量不足、數據異質性問題，以及現有 AI 演算法的應用侷限性。此外，文中亦針對數據隱私、安全與法律規範等倫理議題進行了深入討論。透過克服這些障礙，AI 賦能的感測系統將能大幅改善醫療成果，為個人化醫療與智慧照護體系提供強大支持。 Healthcare Interoperability 觀看更多OA文章
- Sepsis Diagnostics via Biosensors: Engineering Platforms, Artificial Intelligence Integration, and Clinical Translation (透過生物感測器進行敗血症診斷：工程平台、人工智慧整合與臨床轉化) 敗血症因臨床異質性極高，一直是診斷上的重難點。本研究綜述了生物感測器如何超越傳統培養法，朝向即時、多重且臨床驗證的平台發展。技術核心涵蓋奈米材料信號增強與次世代生物識別元件（如 CRISPR、適體等）。此外，論文詳述了 AI 在信號解讀與 EHR 預測中的角色，並深入探討了轉化過程中的瓶頸，包括臨床性能落差、法規壁壘、診斷編碼失配及保險報銷挑戰。最終，本文提出了加速生物感測器在敗血症照護中部署的藍圖，強調了數據協調與部署設計策略的重要性。 Healthcare Interoperability 觀看更多Non-OA文章
AAAS – Science (美國科學促進會)
- Governing real-world health data as a public utility (將真實世界健康數據作為公共事業進行治理) 現有*真實世界數據（RWD）存在破碎且不互通等問題。研究建議將其視為「公共事業」，透過聯邦化、標準化與社群驅動模式進行治理，建立透明監督機制，以強化公眾信任並推動精準醫療與公共衛生。 Healthcare Interoperability 觀看更多 Non-OA 文章
銀髮科技
ACM (美國計算機協會)
- A Human-Centered Perspective on Optimizing Ambient Assisted Living Sensing Systems for Aging in Place (以人為本：優化居家安老環境輔助生活感測系統之觀點) 本研究透過訪談高齡者與照護者，針對環境輔助生活（AAL）系統的隱私疑慮與個人化缺口，提出以人為本的新框架。旨在確保倫理支持的同時，提升感測系統在居家安老中的適應性與普及率。 Ambient Assisted Living
- Enhancing Device-Goal-Norm Modeling for Ambient Assisted Living with Large Language Models (利用大型語言模型增強環境輔助生活的設備-目標-規範建模) 本研究透過大型語言模型（LLM）自動生成物聯網設備與使用者需求間的互動模式。此方法能精準媒合個人化設備，減輕分析師負擔並挖掘潛在交互需求，顯著提升輔助技術的適應性與設計效率。 Ambient Assisted Living 觀看更多OA文章
ACS (美國化學會)
- Exposure to Quaternary Ammonium Compounds (QACs) in Assisted Living Facilities: Implications for Older Adultst (輔助生活設施中季銨化合物（QACs）的暴露：對老年人的潛在影響) 季銨化合物（QACs）廣泛存在於消毒劑與個人護理產品中。本研究分析了美國印第安納州三處輔助生活設施的室內粉塵、空氣及住民與員工配戴的手環樣本。結果顯示，粉塵中的 QACs 濃度中位數高達 151,000 ng/g，遠高於一般家庭，且主要來源為消毒產品（以 BACs 為主）。員工暴露水平顯著高於長者（p < 0.05），而「粉塵攝入」被確定為主要的暴露途徑（約佔 62%）。鑑於 QACs 可能導致呼吸道等健康風險，研究呼籲應高度關注這類設施內的環境化學安全。 Ambient Assisted Living 觀看更多OA文章
長期照護技術
ACM (美國計算機協會)
- Using Social Robots to Enhance Cognitive Health in Older Adults with Mild Cognitive Impairment (利用社交機器人提升輕度認知障礙高齡者的認知健康) 本研究透過共同設計與迭代開發，利用社交輔助機器人與虛擬人促進輕度認知障礙（MCI）者的生活轉變。旨在提供易用、可持續的技術，以改善其認知健康、情緒狀態並緩解孤獨感。 Social Robots for Cognitive Impairment Intervention
- Systematic Review of Social Robots for Health and Wellbeing: A Personal Healthcare Journey Lens (文章名稱：社交機器人於健康與福祉之系統性回顧：個人醫療旅程的視角) 本回顧分析 443 篇研究，探討社交機器人在各健康領域的應用。研究指出多數實驗於照護中心進行，但缺乏特定醫療任務編程。文中提出「個人醫療旅程」框架，旨在將機器人整合進人生各階段，以提升長期採用率。 Social Robots for Cognitive Impairment Intervention 觀看更多OA文章
老人照護系統
ACM (美國計算機協會)
- Design Opportunities for Technology-Mediated Interventions in Support of Social Interactions among Older Adults in Long-Term Care Facilities (以技術介導介入措施支持長照機構高齡者社交互動的設計機會) 本研究透過實地觀察與訪談，探索長照機構中技術介入社交的潛力。研究從空間與社交雙重維度出發，提出優化長者福祉的設計方向，旨在緩解其遠離家人的孤獨感，並豐富日常社交體驗。 Long-term Care Technology
- Language Barriers in Long-term Aged Care Homes: Design Considerations for Translation Technology (長照機構中的語言障礙：翻譯技術的設計考量) 本研究指出語言障礙損害長者福祉，現有工具難以應對多元文化與認知退化。建議翻譯技術應建立個人化模型、結合通訊技術特性並融入日常照護情境，以滿足長照環境的特殊需求。 Long-term Care Technology 觀看更多OA文章
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