UCLA團隊開發3D打印低成本診斷筆，實現高精度帕金森病早期篩查
導讀：隨著3D打印技術在醫療領域的快速發展，南極熊曾經多次報道這項技術能夠應用于醫療資源相對匱乏、診斷設備昂貴或專業人才短缺的地區，有效提升疾病篩查和診斷的可及性。最新來自加州大學洛杉磯分校（UCLA）醫學中心的研究團隊，再次展示了3D打印在醫療器械創新中的巨大潛力。
2025年7月9日，UCLA研究團隊開發了一種低成本診斷筆，可以將筆跡轉換成電信號，以便早期發現帕金森病，在初步研究中準確率達到96.22%。該設備以創新的結構設計和高精度信號捕捉能力，為3D打印及醫療器械行業帶來了全新應用前景。
創新設計與工作原理
帕金森病是增長最快的神經退行性疾病之一，影響著全球超過一千萬人。帕金森病通常通過主觀觀察震顫和僵硬等運動癥狀來診斷。然而，這種方法缺乏客觀的精準度，并且由于神經科醫生短缺和診斷方法昂貴，在許多地區難以獲得。一種定量、低成本且易于獲取的、適用于大群體的帕金森病診斷方法仍然是一個尚未滿足的需求。
手寫需要精細的運動控制，在帕金森病早期就會受到影響，而手寫可以幫助滿足這一需求。加州大學洛杉磯分校生物工程系博士生、第一作者Guorui (Gary) Chen和同事研發的這支筆由一個嵌入磁性顆粒的軟磁彈性硅膠筆尖和一個磁流體墨水容器組成。這些組件將紙上和空中的筆跡轉化為高保真、可分析的電信號。
用戶在書寫過程中，手部壓力會導致筆尖發生機械變形，并驅動墨水流動，進而引發磁通量變化。嵌入線圈可實時感應并輸出電信號，精準反映書寫者的運動狀態。所有硬件部件均可通過精密制造和3D打印工藝實現批量生產，極大降低了制造成本和門檻。
人工智能筆跡分析助力帕金森病診斷
在試點研究中，團隊招募了16名參與者（包括3名帕金森病患者和13名健康對照者），通過紙上與空中書寫、繪制螺旋和字母等多項任務，采集實時運動信號。利用一維卷積神經網絡（1D-CNN）等多種分類模型對數據進行分析，最終診斷準確率高達96.22%。這種方法無需依賴傳統視覺筆跡或主觀臨床評估，顯著提升了診斷的客觀性和可重復性。
該診斷筆具有高度便攜性和極低的操作門檻，適合在醫療資源有限的地區進行大規模篩查和遠程健康管理。結合3D打印技術，可實現快速定制和本地化生產，推動醫療器械的普及與可及性。研究團隊表示，隨著大樣本群體的進一步驗證，這種設備有望在帕金森病的早期檢測、癥狀監控及數據驅動的疾病管理中發揮重要作用。同時，3D打印這種低成本、可擴展性和可靠性，已成為帕金森病護理領域值得關注的創新技術之一。
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