米兰——随着年龄的增长，白血病和骨髓增生异常综合症等疾病变得更加普遍，但老年患者通常伴有多种合并症、更大的身体和认知脆弱性以及对强化治疗的耐受性降低。这给血液学家带来了复杂的挑战。
马泰奥·乔瓦尼·德拉·波尔塔（Matteo Giovanni Della Porta）博士
“仅仅关注疾病本身是不够的；必须全面评估患者，平衡治疗效果与生活质量，”意大利米兰Humanitas癌症中心白血病科主任兼Humanitas大学血液学教授马泰奥·乔瓦尼·德拉·波尔塔（Matteo Giovanni Della Porta）博士在接受《Medscape Medical News》采访时说。“这是一个重大的临床挑战，需要多学科的专业知识和日益个性化的治疗策略。”
人工智能（AI）能否在应对这一挑战中发挥作用？专家们在2025年欧洲血液学协会（EHA 2025）大会开幕当天讨论了其利弊。
AI：朋友还是敌人？
老年患者中常见多重用药，单个医生很难掌握并记住所有药物之间的相互作用及其与治疗血液病所需的疗法之间的相互作用。“每个临床决策都必须根据患者的年龄、合并症和药理复杂性进行调整，以实现疗效与脆弱性的平衡，”德国慕尼黑白血病实验室（MLL Munich Leukemia Laboratory）联合创始人托尔斯滕·哈弗拉克（Torsten Haferlach）博士在题为“老龄化与血液学：老年血液学中的人工智能”的会议上表示。
他表示，只要有人类监督，AI可以帮助解决这些限制。
托尔斯滕·哈弗拉克（Torsten Haferlach）博士
“AI可以整合异质的临床、功能和社会数据，开发个性化风险档案，预测治疗耐受性，并推荐更合适的护理路径。未来，AI驱动的预测模型可能支持复杂的临床决策，帮助确保老年患者的治疗更加平衡、有效和可持续，”德拉·波尔塔向《Medscape Medical News》解释道。
大型语言模型现在被用于支持自动诊断，通常生成临床上可用的结果。但德拉·波尔塔警告说，大多数AI工具尚未针对老年人群进行优化。最近一项关于FDA批准的基于AI的设备的范围审查发现，只有0.4%的设备专注于老年健康。
重塑医患关系
尽管如此，随着AI越来越多地接管行政任务，如记录笔记和报告生成，它可能会给临床医生更多的时间进行有意义的患者互动。
“AI不会取代医生，但它可以使他们的工作更有效，并通过建立信任来促进与患者的更紧密联系，”西班牙马德里Jiménez Díaz基金会大学医院的老年医学专家埃斯特尔·卢耶（Esther Lueje）博士解释说。她解释说，AI可以节省时间，减少诊断不确定性，并支持更透明的决策。
然而，德拉·波尔塔在接受《Medscape Medical News》采访时警告说，“如果患者感觉技术正在取代同理心或有意义的对话，那么就存在情感疏离的风险。关键在于AI应该服务于医患关系，而不是阻碍它。”
卢耶还警告说，将大型语言模型整合到日常实践中存在一些挑战：幻觉、临床错误、需要医疗监督以及医生的有限数字素养。
“我们一只手拿着听诊器，但另一只手没有提示——或者没有写提示的技能，”哈弗拉克也指出。
合成患者，虚拟试验
另一个AI整合领域是合成数据，这可能会像电信和生物技术一样具有革命性。“数据是新的石油，”意大利GIMEMA基金会首席科学官兼生物统计部门负责人阿尔方索·皮奇奥基（Alfonso Piciocchi）博士说。
阿尔方索·皮奇奥基（Alfonso Piciocchi）博士
在他的演讲中，皮奇奥基探讨了合成患者的概念：AI生成的模型反映了真实患者群体，保留了关键数据的相关性。
这些不仅仅是模拟，因为它们保留了与真实世界数据相同的多变量结构、相关性和观察分布。它们主要用于训练AI算法，同时保护患者隐私。“合成患者的生成并非没有风险：如果初始数据库定义不明确，失败的风险会很大，”皮奇奥基告诉《Medscape Medical News》。
然而，目前的经验表明，这些合成患者队列与实际人群非常相似，可以有效地用于创建所谓的“虚拟”临床试验中的对照组，或增强难以招募的人群（如老年患者）的代表性。
除了合成患者，还有越来越多的讨论围绕数字孪生：通过整合生物学、临床和环境数据创建的真实患者的虚拟表示。“它们允许临床医生在开始治疗前模拟疾病进展或预测治疗反应，从而增强护理的个性化，”德拉·波尔塔强调，这两种技术已经在实验环境中使用，并预计将在未来几年成为血液学精准医疗的重要组成部分。
德拉·波尔塔和卢耶未报告相关的财务关系。哈弗拉克报告称是慕尼黑白血病实验室（MLL Munich Leukemia Laboratory）的部分所有者。皮奇奥基报告称是武田、葛兰素史克、强生、安进、吉德翁·里希特和艾伯维的顾问、演讲者或顾问委员会成员。
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