环球医讯

本文报道了2025年9月在达拉斯举行的MedCity INVEST数字健康会议上专家小组的深度讨论，核心议题是人工智能幻觉在医疗领域的表现与影响；与会专家一致认为AI幻觉并非总是负面现象，它可能帮助识别数据或研究中的空白，例如缺失数据有时反映患者康复良好；同时强调医疗行业需摒弃对技术的价值评判，转而培养医护人员的批判性思维与AI素养，将AI教育系统化纳入医学培训体系，以确保未来可持续医疗系统的构建，这对推动医疗人工智能负责任应用具有关键指导意义。

一项发表在《自然》杂志的突破性研究显示，名为Delphi-2M的人工智能系统能够基于个人医疗史数据，像语言模型处理文本般解析健康轨迹，提前20年预测1000多种疾病的发病风险，短期预测准确率达76%。该系统通过变换器架构整合诊断代码、生活方式及人口统计信息，不仅能同时评估多种疾病的并发风险，还可生成保护隐私的合成健康轨迹用于公共卫生建模。尽管面临英国数据偏差、罕见疾病预测局限及临床部署挑战，其在心血管疾病和痴呆症预测中已超越传统工具，标志着AI在精准医疗领域取得重大进展，为早期干预和健康资源优化开辟了新路径。

人工智能正在彻底改变医疗健康领域，特别是在早期疾病检测与诊断方面。通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，AI能够分析海量医疗数据、识别复杂模式并提供快速洞察，从而实现前所未有的早期疾病检测能力。从癌症到心血管疾病，人工智能帮助医生提供更准确及时的诊断，显著提高患者生存率并降低医疗成本。本文深入探讨了早期检测的重要性、AI在诊断中的工作原理、各种疾病的现实应用案例、带来的多重优势、面临的挑战以及AI驱动医疗的未来发展方向，展现了智能技术如何使医疗健康服务更加主动、精准和可及。

本文探讨了医生对技术变革通常持谨慎态度，但人工智能在医疗领域的应用却呈现出不同趋势。美国医学会调查显示，2024年近三分之二的医生使用了AI工具，几乎是前一年的两倍。文中通过Atlantic Health的Suja Mathew医生与AMA的Margaret Lozovatsky医生的对话，深入分析了AI在医疗行业的采用情况、创新来源、医生快速接受AI的原因，以及AI如何帮助医生减轻行政负担、回归患者护理核心。专家预测，未来五年AI将帮助医疗行业从大量临床数据中提取有价值的信息，辅助医生做出最佳临床决策。

一种名为Delphi-2M的人工智能工具能够预测个人在未来20年内发展1000多种疾病的风险，该模型通过分析个人医疗记录、生活方式、年龄、性别和体重等因素，提供癌症、皮肤病和免疫系统疾病等的早期风险评估。尽管目前仅在英国数据集上训练，但该模型在丹麦数据上的测试表现良好，显示出跨国家医疗系统的应用潜力，该技术可帮助临床医生识别高风险人群并提前实施预防措施，为个性化预防性医疗保健提供重要支持，有望改变未来疾病预防和健康管理的方式，成为医疗健康领域的重要突破。

本文讲述了萨拉·德·拉加德在2022年伦敦地铁事故中不幸失去右臂和右腿后，如何利用人工智能技术推动无障碍医疗科技发展的励志故事。作为骏利亨德森投资公司全球通讯主管，她从病床上向公司提出设立"光明未来战略师"新职位，致力于成为数据驱动医疗创新与人类实际影响之间的桥梁。她积极测试各类人工智能系统，推动公司成为无障碍创新的试验场，并最终装配两只人工智能动力仿生肢体，仅用四个月就重返工作岗位，两年后再次登顶乞力马扎罗山，生动展示了人工智能与医疗技术结合的巨大潜力，为全球无障碍技术发展树立了典范。

根据韦莱韬悦(WTW)2025年9月23日发布的医疗保健最佳实践调查，美国雇主预计2026年医疗保健成本将增长9.1%，较2025年的8.1%和2024年的7%进一步上升；73%的受访企业表示当前成本压力达到过去十年最高水平，51%的企业2024年医疗支出超预算。雇主正积极寻求通过管理供应商合同、开展索赔审计、采用替代计划设计及人工智能创新等方式控制成本，同时平衡员工健康与满意度，以应对药品成本、慢性疾病、基因疗法等主要支出驱动因素，并探索价格透明度、会员技术应用等可持续解决方案，确保福利计划在成本上升趋势下实现长期稳定。

健康人工智能联盟(CHAI)与联合委员会共同发布《医疗健康领域人工智能负责任使用》指导文件，系统阐述医疗机构采用AI技术的组织管理核心原则，涵盖AI治理结构、患者隐私保护、持续质量监测、风险偏见评估及教育培训等关键领域，强调需根据机构规模定制操作手册，并预告将于2026年启动自愿性AI认证计划，同时推动建立AI安全事件自愿报告机制以促进行业自律。

欧洲研究人员开发的德尔菲-2M人工智能系统通过分析匿名医疗记录，可提前20年预测1000多种疾病风险，准确率达76%，并在丹麦190万人测试中表现优异；该系统能助力临床医生早期干预高风险患者、优化公共卫生资源规划及筛查项目，但存在人群偏差等局限，未来将整合基因数据、血液分析和影像数据以提升性能，已在中风治疗等领域展现改善患者预后的潜力，标志着预测性医学的重大突破。

元宇宙律师事务所创始人李莉警告，智能体AI在医疗领域的应用可能将行业推入责任归属与患者安全的法律灰色地带，此类自主系统若缺乏严格监管，处方错误或急诊分诊失误等错误可能导致生死攸关的后果；当前医疗事故保险体系在无持证医师介入时难以覆盖AI决策引发的医疗纠纷，同时需警惕网络犯罪分子利用该技术发起新型攻击，医疗机构应建立数据质量审查、操作限制及加密验证等多重防护机制以平衡技术创新与患者安全。