新闻摘要 2024年08月23日-2024年08月26日
监管机构
經濟發展部建議更改發明專利申請要求
經濟發展部製定了一項命令草案，以修訂起草、提交和審查文件的規則，這些文件是開展具有法律意義的發明註冊行動的基礎。也建議對發明專利申請的文件要求進行修改，並經 2023 年 2 月 21 日第 107 號部令批准。
根據該文件，當檢查與特定目的的產品或方法的使用相關的發明的新穎性時，僅考慮表徵該目的的特徵。
正如專利律師 Alexey Mikhailov 告訴FV 的那樣，鑑於法律對於治療和醫療用途專利的續展以及方法和應用專利侵權行為的認定有不同的做法，擬議的變更旨在確保申請人最初更明確地闡述了他們的權利要求：因此「用於應用」的公式不包含「用於方法」的公式所特有的特徵。
「如今，經常出現這樣的問題：一項權利要求是否應合格，該權利要求正式製定為『用於使用』的公式，但包含了一種方法的特徵，例如，如果它包含在一定劑量下服用某種藥物的特徵，某種模式。同時，該方法的專利不能延期，但應用可以。
解釋說明如下，準備該命令草案的目的是實施 2024 年 3 月 30 日第 753-r 號政府法令批准的《2030 年製藥業發展戰略實施行動計劃》第 13 段。實施Pharma-2030策略的行動計畫包括40項活動。其中包括優先允許俄羅斯藥品進入俄羅斯市場，以及培訓製藥業專家。
市場新聞
米舒斯京指示資助阿爾泰共和醫院購買核磁共振成像設備
俄羅斯聯邦總理米哈伊爾·米舒斯京就阿爾泰共和國社會經濟發展問題發表了多項指示。其中包括確保為醫療機構提供額外資金和優先考慮社會重大支出的任務。這些指示是在 7 月 25 日對該地區進行工作訪問後發出的。
特別是衛生部和財政部需要從政府儲備金中撥款購買MRI，以滿足共和醫院的需要。該命令草案必須在 9 月 23 日之前提交給政府。
阿爾泰共和國代理總統安德烈·圖爾恰克在會見米舒斯京時指出，該醫院是該地區的重要醫療機構。它位於醫院園區內，因此建築物分佈面積很大。此外，每個醫院都有自己的急診室，這給根據疾病的嚴重程度安排和分配患者帶來了困難。
「建造聯合急診室的想法誕生了。它是模組化的，因此足夠便宜且足夠快。配備現代化診斷設備 - MRI、CT、超音波。今天，在這家醫院，整個共和國只有一台 MRI 機器，」圖爾查克當時指出。
該模組的初步成本估計為 4.52 億盧布，其餘設備的成本為 4.5 億盧布。
来源：https://t.me/vademecum_live/15384
其他
新加坡開發出一種感測器來追蹤糖尿病和心血管疾病的生物標記
生物體液（例如汗液）中生物標記的連續原位檢測可以提供關鍵的健康數據，但受到生物體液可用性的限制。在這裡，我們報告了一種感測器設計，可以原位檢測人體皮膚上普遍存在的固態生物標記。我們使用離子-電子雙層水凝膠來促進固態分析物的連續溶解、擴散和電化學反應。我們展示了水溶性分析物（例如固體乳酸）和水不溶性分析物（例如固體膽固醇）的連續監測，檢測極限分別為 0.51 和 0.26 nmol cm−2 的超低檢測極限。此外，與傳統的流體感測電化學介面相比，雙層水凝膠電化學介面將運動偽影減少了三倍。在一項臨床研究中，我們的可拉伸可穿戴感測器測量的固態表皮生物標記顯示出與人體血液中的生物標記物的高度相關性以及與生理活動的動態相關性。這些結果為無需生產生物流體的生物標記監測通用平台提供了途徑。
来源：https://www.nature.com/articles/s41563-024-01918-9
香港開發的行動聽診器應用程式可檢測心臟病
香港大學李嘉誠醫學院的一組研究人員開發了一款由人工智慧驅動的行動應用程序，可以將智慧型手機變成聽診器來檢測心臟病症狀。
這款名為 Vitogram 的應用程式使用人工智慧來分析將手機放在用戶胸部時記錄的心音。
香港醫科大學副教授 Joshua Ho Wing-kei 解釋說：“心音分析提供的重要健康數據可與醫生使用聽診器獲得的數據相媲美。”
根據 2023 年底在公立醫院進行的一項臨床試驗，人工智慧在約 363 名研究參與者中檢測瓣膜性心臟病時的準確率達到 81%。研究人員現在計劃將他們的研究擴展到更大、更多樣化的隊列，並涵蓋更多的心臟病症狀。
同時，為將 Vitogram 商業化而成立的子公司 Vitome 正準備與醫療機構合作，在海外推出聽診器行動應用程序，特別是在新加坡和馬來西亞。
截至2020年，心臟病是香港第三大死因。
據說在大流行期間，由於人們無法進行現場檢查，許多病例被遺漏了。這激發了香港大學醫學院的初步研究，將手機變成聽診器，讓社區能夠在早期輕鬆檢測心臟病。
港大醫學院心臟病專家兼臨床醫學助理教授黃振嘉醫生補充說：“這項突破性技術有助於發現社區病人隱匿的心臟瓣膜疾病，鼓勵他們及早尋求醫療幫助。”
該應用程式允許定期自我檢查，預計將幫助人們更好地管理他們的心臟健康，並進一步防止現有心臟病的潛在進展。
研究：美國批准的醫療人工智慧中有一半接受過產生數據的培訓
北卡羅來納大學的科學家利用人工智慧 (AI) 分析了 521 種醫療設備的開發數據，發現美國食品和藥物管理局 (FDA) 批准的工具中大約有一半是根據生成的數據而不是資訊進行訓練的。一個真正的病人。例如，這些系統使用「鬼像」或人工智慧產生的影像，這在技術上不符合臨床驗證的要求。
研究發現，所有人工智慧系統中只有 22 個（佔總數的 4.2%）經過了全面的臨床試驗。然而，大約 43%（521 種中的 226 種）的演算法沒有任何可用的公共資料來測試其在實踐中的有效性。科學家希望他們的發現能鼓勵 FDA 和開發商提高設備授權的力道。
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