环球医讯AI与医疗健康

德勤加拿大公司因在为纽芬兰与拉布拉多省政府编制的160万加元医疗评估报告中使用AI生成内容而导致事实性错误而引发广泛质疑，该报告错误识别医院名称、提供不准确的设施描述并包含不存在的引用来源，这是该公司近期第二次在官方报告中涉及AI争议（此前在澳大利亚因类似问题退款44万澳元），事件凸显公共部门过度依赖生成式AI的风险，引发对质量控制机制和监管必要性的深度讨论，专家警告未经充分验证的AI应用将严重损害政策可信度与公众信任，尤其在医疗资源短缺和疫情后恢复的关键时期。

本研究系统评估了人工智能在医疗保健领域展现共情能力的可能性与边界，通过开发聊天机器人共情商数（CCQ）工具，对比分析了ChatGPT和Claude等AI模型与医疗专业人员的共情表达差异；实验结果表明，在图灵测试衍生实验中，参与者普遍认为AI生成的回应比人类回应更具共情，回应长度成为关键影响因素，且明显AI生成的回应表现优异；该研究不仅揭示了人机协同在提升护理质量、患者满意度和以患者为中心的医疗服务中的巨大潜力，还为数字时代重新定义医疗共情标准提供了实证基础，强调需明确AI共情表达的有益与有害场景以优化医疗实践。（128字）

本研究深入探究精神分裂症患者大脑加速老化现象与疾病持续时间及抗精神病药物使用的关系，采用大脑年龄范式通过机器学习分析神经影像数据，比较首次发作精神病患者与健康对照组的大脑年龄差，并评估药物影响。结果表明大脑加速老化在疾病初期即已存在，且不太可能仅由抗精神病药物单独导致，提示需要开展纵向研究以阐明精神分裂症中大脑老化的动态过程，这对优化患者长期治疗策略和理解疾病机制具有重要临床价值，为未来精神健康干预提供了新视角。

一项针对家庭医疗设备行业的最新民调揭示，65%尚未实施人工智能解决方案的提供商计划在未来一年内推进患者入院和文件流程自动化，主要动因包括提升操作效率、确保数据准确性和应对劳动力短缺；同时48%的早期采用者已通过AI系统优化运营，并计划扩展至资格验证和事先授权领域，但行业仍面临解决方案碎片化、成本高昂及系统复杂性等障碍，凸显人工智能技术在医疗健康服务转型中的关键作用与现实挑战。

英国研究人员针对八种商用人工智能系统进行大规模临床评估，使用伦敦东北部国家医疗服务体系糖尿病眼病筛查项目的120万张视网膜图像数据，证实这些系统在检测中高风险糖尿病视网膜病变时具有高灵敏度，且在不同种族、年龄群体中表现均衡。该研究由伦敦城市圣乔治大学和摩菲尔兹眼科医院主导，建立了可推广的AI临床评估框架，提出建设全国集中式人工智能诊断基础设施的构想，将显著降低医疗成本并确保糖尿病眼病筛查服务的公平可及性，为人工智能在医疗领域的规模化应用设立新基准。（158字）

德勤公司近期再次陷入争议，该公司被指控在为加拿大政府制作的医疗健康报告中使用AI工具导致多项事实性错误，包括医疗机构信息错误标识和低准确度描述。此前德勤已因类似问题向澳大利亚政府退还29万美元，此次事件引发了对AI在关键政府报告中应用可靠性的严重质疑。医疗专业人员警告这些不准确数据可能影响资源分配和患者护理决策，而德勤回应称仅对少量引用进行修正且AI仅用于支持研究引用而非撰写报告，但反复失误已对公司声誉构成警示。

世界卫生组织欧洲区域办公室发布首份区域医疗系统人工智能应用评估报告，警示在缺乏明确法律框架和伦理规范的情况下，人工智能可能加剧医疗资源不平等，指出53个受调查国家中仅4个制定了国家级医疗人工智能战略，86%的国家将法律不确定性视为主要障碍，敦促各国建立以患者为中心的透明责任体系、加强数据保护并开展公共政策对话，确保技术革新真正惠及全体民众而非扩大健康鸿沟。

英国国家医疗服务体系(NHS)正通过玛雅·贾法里博士主导的全国性调查，征询患者对X光分析中人工智能技术应用的知情意愿。目前该系统每日辅助分析60至100例胸部X光片，通过标记潜在严重问题帮助医生优先处理危急病例，同时确保医疗专业人员全程审核所有影像。调查旨在建立AI医疗应用的透明化框架，在保障患者知情权的前提下优化诊断流程，为NHS制定兼顾安全性、伦理性和实用性的实施路线图，两项调查分别面向公众和医疗工作者，预计于2025年1月底结束数据收集。

美国生物医学研究界正从遗传学研究转向"暴露组学"新领域，旨在全面绘制人一生中接触的化学、物理、社会和生物元素图谱。研究表明，环境因素可能影响高达90%的疾病发生率，而基因仅占约10%。该领域结合可穿戴设备、地理空间数据和人工智能等创新技术，致力于系统分析个人环境暴露数据，开发个性化健康解决方案，未来有望将"暴露组档案"纳入电子医疗记录系统，实现更精准的疾病预防与医疗干预，为理解环境与健康关系开辟全新路径。

阿万德拉健康宣布收购DatCard Systems和Sorna Corporation，整合其医学影像数据共享能力与阿万德拉的去标识化患者数据平台，构建全球最大的联邦医学影像网络。该平台将支持临床诊疗连续性，加速癌症等疾病研究，推动人工智能医疗开发，服务全美多数学术医学中心及国家癌症研究所站点，同时承诺保持原有产品服务无缝衔接并加大创新投入，旨在突破医疗数据孤岛难题，为生物制药、医学研究和临床创新提供关键数据支持。