环球医讯AI与医疗健康

美国最大医疗保险公司联合健康集团正大力投资人工智能，计划在2026-2027年投入30亿美元，已实现2:1的投资回报率。其AI系统正在护士出诊时朗读病历摘要、分析数百万客户电话投诉原因，甚至尝试由AI代理为患者预约医生。尽管面临公众对AI使用的信任危机和相关诉讼，联合健康强调其99%的AI应用聚焦行政流程而非临床诊断，预计今年可节省近10亿美元运营成本，同时向其他医疗保健公司提供AI产品与服务，旨在改变公众认知，证明AI将使患者受益而不仅提升企业利润。

美国最大健康保险公司联合健康集团计划在2026-2027年投入30亿美元发展AI技术，目前已实现2:1的投资回报率。该公司利用AI自动化繁琐流程，包括让AI代理为患者安排医生预约、实时验证医疗服务覆盖范围等，预计今年将通过AI削减近10亿美元运营成本。尽管面临公众对AI使用的信任危机和相关诉讼，联合健康强调其99%的AI应用属于行政管理范畴，承诺负责任地使用AI技术以改善患者体验，同时提高运营效率，并已邀请媒体参观其AI应用情况以改变公众认知。

这篇文章详细报道了耶鲁纽黑文健康系统(YNHHS)在微软宣布将于2026年8月31日终止PowerScribe 360支持的背景下，选择部署Rad AI的人工智能解决方案以现代化其放射学基础设施。微软收购Nuance后决定淘汰这一占据美国放射学报告市场75%-80%份额的软件，促使众多医疗系统重新评估技术战略。Rad AI的生成式AI技术声称可为放射科医生每班次节省超过60分钟，YNHHS在实施首周即观察到12%的效率提升，并计划与Rad AI共同开发结合耶鲁临床研究专长的定制化AI工具，以解决放射科工作流程优化和医生职业倦怠等关键问题。

耶鲁医学院推出全新的在线医疗人工智能理学硕士项目，专为希望在医疗保健领域领导人工智能工具开发与实施的专业人士设计。该项目提供混合式学习体验，涵盖机器学习、数据科学、软件工程等多学科培训，并特别设计技术轨道和临床轨道两个方向，旨在培养能够弥合人工智能技术与医疗保健复杂性之间差距的专业人才。学生将学习设计评估AI工具、理解监管框架、开发医疗软件等关键技能，为在医疗器械、制药和健康服务领域担任产品设计师、软件工程师、首席医疗AI官等关键角色做好充分准备。项目将于2027年8月正式启动，申请将于2026年9月1日开放。

最新研究显示，聊天机器人在医疗咨询方面表现不佳，五款主流AI回答250个医疗问题的准确率仅略超50%，其中20%的错误回答可能带来危险；研究指出AI在处理不完整医疗信息时容易过早下结论且表现过于自信，无法像医生那样进行鉴别诊断，专家建议将AI视为医疗专业人士的补充而非替代品，同时呼吁建立第三方测试机制和监管框架确保医疗AI内容的可靠性与安全性。

本研究揭示了50岁以上成年人对医疗保健提供者使用人工智能的了解和态度。调查发现，尽管美国医学会2026年的调查显示81%的医生已在工作中使用AI，但91%的老年人表示从未有医护人员解释过AI在他们治疗中的应用。仅有19%的老年人相信他们的医疗保健提供者使用AI，60%仍表示不知道。老年人对AI的接受度因用途而异：54%对AI处理行政任务感到舒适，但只有38%愿意接受AI参与诊断建议。68%担心个人健康信息在经过AI处理后的去向，53%希望知道医生办公室的消息是否由AI生成。尽管存在担忧，37%的老年人表示知道AI参与其治疗不会改变他们的整体信任度。值得注意的是，四分之一（23%）的老年人在过去一年中曾使用生成式AI工具来管理自己的健康。

本文系统分析了美洲地区医疗保健专业人员和学生的AI素养现状，揭示了北美与拉丁美洲在AI医学教育研究和应用方面存在显著差距。文章详细探讨了AI在医疗教育中的潜力与挑战，包括算法偏见、数据安全和数字基础设施不足等问题，并提出了针对不同区域的定制化策略，如多模态正式教育、跨学科合作和文化适应性内容开发，旨在促进AI技术在医学教育中的公平应用，缩小区域差距，确保所有医疗专业人员和学生都能有效利用AI技术提升医疗服务质量和可及性，为实现医疗公平和数字化转型提供关键路径。

美敦力在ACC 2026上公布了ALERT试验结果，该试验利用Tempus Next人工智能平台生成电子临床通知，显著提高了主动脉瓣狭窄和二尖瓣反流患者的及时评估和治疗，包括通过TAVR进行治疗。研究发现，与常规护理相比，电子通知在告知医生患者心血管状况方面有效27%，并且在90天内使瓣膜介入治疗相对增加40%，多学科心脏团队评估增加27%。研究还揭示了种族和性别方面的治疗差异，强调人工智能警报有助于改善医疗公平性。

美国参议员伊丽莎白·沃伦和众议员玛丽·盖伊·斯坎隆提出更新版《健康和位置数据保护法》，旨在禁止公司销售通过AI聊天机器人收集的敏感健康和位置数据，该法案重点关注用户数据提交后的用途而非AI的医疗能力，提案获得多位国会议员支持，若通过将为联邦贸易委员会提供10亿美元资金用于执法，并授权多个主体通过诉讼寻求损害赔偿，尽管在国会面临挑战，但可能改变全球数据隐私格局，凸显了AI技术深入医疗领域引发的数据安全新挑战。

美国马萨诸塞州圣十字学院的格雷戈里·迪吉罗拉莫博士领导的研究团队正利用鸽子的视觉能力训练医疗人工智能工具，以提高癌症早期检测准确性。研究表明，鸽子能识别CT扫描中的肺结节及其他肺部异常，即使未经专门训练也能识别肺气肿和磨玻璃结节。该研究旨在开发辅助医生发现可能被忽视异常的AI系统，但强调技术仅用于支持而非取代医疗专业人员，通过分析放射科医生眼球追踪和生理数据，弥合有意识与无意识感知差距，为癌症早期诊断提供更可靠技术支持，未来可能拓展至心脏病学、艺术品认证和安全检查等领域。