环球医讯AI与医疗健康

礼来公司与英伟达达成合作，计划建造制药行业最强大的AI超级计算机，该系统将采用1000多台英伟达Blackwell GPU，利用100%可再生能源供电，旨在通过人工智能技术显著提升新药分子发现效率、缩短数年研发周期，并优化临床试验与生产流程；尽管行业专家指出AI在药物研发的实际应用仍处早期阶段，且首批成果可能要到2030年代才能惠及患者，但此次合作标志着人工智能技术深度融入医药研发的关键突破，有望推动个性化医疗愿景的实现。

希伯来大学研究团队开发出一种创新质谱成像技术，结合自动化分析工具可在10分钟内无标记地精确绘制药物在皮肤各层的分布情况，该技术通过计算分割皮肤组织并映射活性成分位置，显著提升了抗真菌药物等外用和透皮疗法的研发效率，解决了传统方法耗时数天且依赖间接荧光技术的局限，为个性化皮肤治疗提供科学依据，有助于优化药物递送系统设计，推动精准医疗在皮肤健康领域的应用发展，最终实现更安全有效的药物配方快速上市。

2025年未来实验室调查显示，77%的实验室预计两年内采用人工智能，但AI技能缺口已跃升为最大障碍之一，34%的受访者将人员技能不足列为前三挑战。该报告由皮斯托亚联盟联合开放制药研究发布，基于200多名全球专家数据，揭示电子实验记录本普及率达81%、云平台使用率升至80%，监管障碍显著减少，但数据孤岛问题仍存；行业正从效率优化转向创新加速，53%的受访者将突破性创新视为数字化核心收益，强调需加强人员再培训与数据共享文化，以推动生命科学研发转型。

人工智能正在彻底改变实体肿瘤药物研发的各个阶段，从靶点发现到临床试验设计。通过整合多组学数据、空间转录组学和高级计算模型，AI已将传统十年的研发周期压缩至2-3年，在小分子抑制剂、生物制剂和mRNA疫苗设计方面取得突破性进展。尽管面临数据偏差、算法透明度和临床验证等挑战，但随着量子计算和多模态AI等技术的发展，肿瘤学领域有望实现更精准的靶向治疗，提供更加个性化、有效和公平的癌症治疗方案，为全球数百万癌症患者带来新的希望。

英国邓迪大学研究人员创立的PhaSER生物医学公司被选定为英国政府药品和健康产品管理局100万英镑项目的执行伙伴，将主导DAIRR项目，利用人工智能和计算模型验证药物相互作用预测，旨在通过8HUM人源化小鼠模型与临床数据加速安全药物上市，减少每年造成医疗系统数十亿英镑损失的药物副作用；该项目联合邓迪大学、圣安德鲁斯大学等多学科团队，有望革新药物监管流程，推动个性化用药发展，缩短新药研发周期并降低成本，助力英国巩固全球生命科学创新领导地位，同时为患者更快提供安全有效的创新疗法。

巴塞尔大学研究人员在《自然·通讯》发表的研究揭示，当前用于药物设计的尖端AI模型（如AlphaFold和RosettaFold）主要依赖记忆已有模式而非理解物理化学原理，导致在面对新型蛋白质或修改后的结合位点时预测失效。研究表明，超过半数情况下，即使蛋白质结合位点被完全阻断，AI仍预测相同结构，表明其缺乏对药物-蛋白质相互作用本质的理解。研究强调，在药物开发中应谨慎使用AI，需通过实验验证预测结果，并建议将物化规律整合到未来AI模型中，以提升对新型蛋白质结构的预测能力，为创新药物研发提供更可靠基础。

OpenAI完成重大公司重组，非营利部门更名为OpenAI基金会，营利子公司转为公益公司OpenAI集团，基金会持有26%股份（估值约1300亿美元）。该公司计划投入250亿美元加速健康研究并支持AI韧性解决方案，同时联合投资3000万美元给生物防御初创公司Valthos。文章深入分析AI在生物技术领域的双重风险与机遇：既能强化疾病检测、疫苗研发等医疗突破，又可能被滥用制造致命生物武器，强调在通用人工智能发展进程中必须平衡创新与安全，呼吁全球加大AI生物防御投入以应对日益复杂的生命重设计工具带来的潜在威胁，确保技术进步真正造福人类而非引发灾难。

凯德雷尔公司最新报告揭示，尽管医疗领导者对人工智能效益持乐观态度，但医疗机构在IT基础设施现代化、网络安全强化及领导层战略对齐等关键环节仍存在显著短板；报告强调，要充分释放AI规模价值，必须同步推进技术架构升级、网络安全加固和员工技能提升，而当前38%的医疗组织在风险缓解准备上落后于行业均值，85%在过去一年遭遇过网络中断事件，凸显出遗留系统与文化转型的双重挑战，唯有实现技术革新与组织文化的协同演进才能驱动真正的投资回报。

研究团队开发出基于人工智能的蚊媒监测工具，通过整合公民科学上传的智能手机照片与深度学习模型，实现对入侵蚊种斯氏按蚊的高精度识别（准确率达99.34%），该技术在马达加斯加案例中成功验证了无实物标本条件下的早期预警能力，为资源有限地区的疟疾防控提供了可扩展的解决方案，同时可解释性人工智能技术揭示了蚊子幼虫腹部色素沉着等关键生物特征，为公共卫生干预争取了关键时间窗口，显著提升城市环境中应对疟疾传播的响应效率。

菲律宾洛斯巴尼奥斯医疗中心凭借"基于人工智能预测的智能预警死亡率审查流程"项目荣获2025年亚洲医院管理大奖最高奖项，该项目通过自然语言处理与随机森林算法分析超3万份匿名病历，实现死亡率预测自动化，将病历审查时间缩短近半，显著提升数据准确性与临床分析标准化水平，证明社区医院在资源有限条件下亦能通过数据科学驱动医疗质量革新，其框架可扩展至住院成本预测、伤口护理评估等领域，为亚太地区医疗数字化转型树立实践范本。