环球医讯

西班牙14家卒中中心开展的随机对照试验表明，大血管闭塞所致急性缺血性脑卒中患者在成功取栓术后辅助使用动脉内阿替普酶（0.225mg/kg），90天优良功能预后率显著提升至57.5%（对照组42.5%），但同时90天全因死亡率也升高至12%（对照组6%）。该研究证实取栓后组织水平再灌注仍是重要治疗靶点，尽管因开放标签设计等局限尚不能立即改变临床实践，但为探索药理学辅助疗法提供了关键证据，后续需进一步验证适用人群、影像表型特征及安全性成本。

一项在西班牙14家卒中中心进行的随机对照试验显示，对因大血管闭塞导致的急性缺血性卒中患者成功实施血栓切除术后，辅助使用动脉内阿替普酶与单纯血栓切除术相比，可显著提高90天优异功能性结局率（57.5%对42.5%），但同时也增加了90天死亡率（12%对6%）。该研究强化了组织水平再灌注仍是重要治疗目标的观点，尽管这种疗法尚未达到改变临床实践的程度，未来研究需进一步确认其在哪些患者群体中有效及安全成本如何。

纽约州立大学布法罗分校雅各布斯医学院结构生物学助理教授托马斯·D·格兰特博士凭借其革命性AI研究荣获校监视野奖，其开发的SWAXSFold平台首次实现溶液态蛋白质真实构象的结构预测，突破传统理论模型局限；该技术融合小角/广角X射线散射与人工智能，为个体化药物设计奠定基础，获美国国立卫生研究院218万美元资助，相关算法被全球同步辐射设施广泛采用并催生商业仪器，标志着人工智能在医疗健康领域从渐进改良到范式转变的重大突破，将深刻影响未来疾病治疗方式。

本文报道了Becker's第16届年度会议上关于"影子AI"的专题讨论，多位医疗系统首席医疗信息官分享了对临床医生未经批准使用AI工具现象的见解。文章指出，影子AI反映了医疗机构未满足的临床需求，其风险远超数据隐私问题，涉及算法公平性、临床判断力下降等深层挑战。专家建议构建多学科治理框架，将影子AI视为诊断信号而非违规行为，并通过提供同等有效的合规工具来引导而非禁止AI使用。医疗系统领导者应关注如何填补技术空白，而非简单阻塞，以实现安全高效的医疗AI应用，确保患者安全与医疗服务效率。

北卡罗来纳州在Leapfrog组织2026年春季医院安全评级中与马里兰州并列全国第8安全州，但三角地区有两家医院表现不佳：Wilson医疗中心获得C级，主要问题包括MRSA感染控制不力、患者跌倒事件频发以及医护人员沟通不足；Granville医疗中心获得D级，主要问题涉及艰难梭菌感染控制、褥疮预防和洗手规范执行不力。Leapfrog评级基于32项安全指标，重点关注医疗差错预防、感染控制和患者体验，其评级结果可作为患者选择医院的重要参考，但近期也因方法论问题在佛罗里达州面临法律挑战。

全球健康领导者M42联合其世界领先的肾脏护理业务Diaverum推出kidney.com平台，这是一个AI驱动的肾脏健康助手，旨在通过将M42的先进人工智能能力与Diaverum 35年的肾病护理专业知识相结合，使值得信赖、个性化的肾脏健康教育在全球范围内更加易于获取，帮助应对全球慢性肾病日益增长的挑战，目前已在阿联酋、法国、德国、葡萄牙和英国推出，该平台提供免费的、可访问的、互动式和个性化的教育，界面经过30多位来自13个国家的肾病专家、医生和护士的开发，已在测试阶段完成了14,000多次聊天交互，以准备平台投入实际使用。

辛辛那提大学和约翰霍普金斯医学院研究人员开发出一种利用载药纳米纤维治疗脑癌的突破性方法，该技术将替莫唑胺、吖啶黄和PT2385三种联邦批准药物嵌入电纺纤维膜中，形成纳米纤维药物递送系统。研究表明，这些药物组合使用比单独给药效果更佳，能同时提供即时和持久剂量杀死癌细胞。动物试验显示，接受三层纳米纤维网治疗的小鼠存活时间是未治疗组的两倍以上，40%存活超过120天。这一"纳米网"系统专为解决胶质母细胞瘤的治疗难题而设计，通过手术后在肿瘤部位实现多种协同药物的局部长期递送，有望提高患者的生存率和生活质量。

欧洲正式启动数字欧洲2026计划下的AI筛查试点项目，拨款900万欧元支持医疗中心将人工智能技术深度融入临床实践，重点推进癌症和心血管疾病早期检测的规模化应用。该项目强调从临床工作流程整合、系统互操作性及规模化可持续性三大维度验证AI解决方案的实效性，旨在突破从实验室研究到实际医疗部署的关键瓶颈，在确保符合欧盟医疗器械法规(MDR)的前提下，系统化、安全且可扩展地将AI技术纳入医疗体系，为提升诊断效率尤其是处理占筛查量90%以上的阴性结果提供创新路径，标志着欧洲医疗AI战略从理论研究向实际运营的重大转型。

安大略省审计长发布报告指出，该省政府批准的20家AI医疗记录供应商在测试中均存在严重问题，包括9家编造患者信息、12家错误记录信息、17家遗漏关键心理健康细节，这些AI系统生成的不准确记录可能导致不充分或有害的治疗计划，影响患者健康结果，而准确性指标仅占供应商总评分的4%，远低于衡量"安大略省内本土存在"的30%权重，凸显评估体系存在严重缺陷。

本文深入探讨了人工智能在医药事务领域的应用现状与核心挑战。作者通过参加全球多个行业会议后的观察指出，尽管AI技术已极大扩展了医药事务部门的数据处理与内容生成能力，但它未能解决"应优先关注什么"这一根本问题。文章分析了语言模型从文本预测向物理状态预测的转变趋势，揭示了个性化医疗沟通中忽视决策背景的弊端，强调了生成式引擎优化(GEO)作为证据战略的重要性，并探讨了医药事务部门在AI时代不可替代的核心价值——在海量信息中解读不确定性、验证假设并将分散信息转化为决策洞察，从而确保医疗决策的质量与准确性。