智能内镜辅助系统基于深度学习技术与嵌入式硬件加速方案，通过海量医学影像训练实现消化道病变的实时高精度分析。该系统可于检查过程中毫秒级识别息肉等早期病变，辅助医生快速定位肉眼易忽略的细微病灶，显著提升基层医疗机构消化道筛查的效率和诊断可靠性。研发团队由国际知名高校人工智能与医学工程领域专家组成，具备完整的技术研发与临床转化能力。

本项目开发了一种基于表面增强拉曼光谱（SERS）技术的便携式癌症标志物检测设备，结合人工智能算法实现快速精准的肿瘤早期筛查。系统通过优化纳米增强基底和光学检测模块，显著提升了检测灵敏度和稳定性。自主研发的智能分析软件可自动识别特征光谱，实现癌症标志物的定量分析。相较于现有产品，该设备具有体积小、成本低、检测快等优势，更适合基层医疗场景应用。研发团队在光谱检测和肿瘤分子诊断领域具有扎实的研究基础，目前正推进设备的临床验证和产业化准备工作。

本项目聚焦生物医用材料与先进制造技术的交叉领域，致力于开发新一代生物相容性组织工程结构体。核心技术突破体现在自主研发的”动态成型生物制造系统”，该设备在传统增材料成型技术基础上，通过多轴协同控制策略实现了复杂曲率结构的精准构建。基于此平台制备的三维仿生微环境载体，其拓扑特征可梯度模拟天然骨基质的矿化层级与孔隙网络，在临界尺寸骨缺损修复方面展现出显著优势。该载体系统同时构建了体外病理模型平台，其微纳复合结构可有效模拟骨代谢疾病的微环境特征，为新型治疗方案的体外评估提供了高通量测试平台。目前核心技术已通过国际专利体系进行知识产权布局（申请号已隐去），相关研究正持续深化病理模型构建与临床转化研究，重点探索其在代谢性骨病治疗中的双重应用价值——既可作为再生医学载体，又可作为体外药效评估平台，推动建立更符合伦理规范的研究范式。这项工作的最终目标是通过技术创新实现”双轨突破”：在临床治疗端提供个性化修复方案，在基础研究端构建可替代传统模式的体外评估体系，从而在提升治疗效果的同时降低研发过程对实验动物的依赖。