环球医讯AI与医疗健康

新加坡保健集团与不丹皇家大学加尔波津信息技术学院签署为期两年的谅解备忘录，合作开发基于不丹患者数据的AI辅助胸部X光模型MerMED-FM，旨在帮助不丹农村医院更快速准确地诊断肺部感染和癌症。该项目将结合新加坡1.5亿美元医疗AI投资计划，共同制定适合不丹国情的医疗AI指南和监管框架，特别针对农村地区放射学专家短缺问题，通过格勒普正念城医疗医院网络推广应用，同时探索生成式AI和智能体AI在乳腺癌检测等领域的扩展应用，彰显AI技术在解决全球医疗资源分布不均中的关键作用。

本文深入探讨了人工智能在医疗健康领域的双重使命，强调技术发展必须与缩小健康差距的责任并行。多位专家指出，当前AI系统继承了医疗体系的信任赤字，需将公平性、透明度和安全性嵌入开发全流程，特别要求多元社区参与设计过程，避免用种族等变量作为简单代理指标。文章呼吁建立跨行业的问责框架，确保预测模型不加剧终末期肾病、糖尿病等疾病的诊疗偏差，并通过持续反馈机制防止技术扩大现有健康不平等，最终构建以患者为中心的创新生态系统。

一项发表在《npj Antimicrobials and Resistance》上的最新研究开发了一种名为resLens的新型基因组语言模型家族，旨在改进抗生素耐药基因(ARGs)的检测。该模型利用预训练的DNA语言模型进行迁移学习，能够识别常规数据库匹配工具可能遗漏的耐药基因，为追踪新兴耐药性提供了更快途径，同时突显了仔细验证的必要性。研究表明，resLens在长读长数据集上表现优于其他模型，能够对参考数据库中表示有限的ARGs进行分类，减少了对精选参考数据集的依赖，但并未完全消除这种依赖，表明此类工具更适合用于筛选和假设生成，而非最终结论。

在瑞士日内瓦举行的第79届世界卫生大会上，尼日利亚代表埃多州卫生专员Cyril Adams Oshiomhole博士重申了推动加速实现全民健康覆盖、加强初级卫生保健系统以及在医疗保健服务中伦理整合人工智能的立场。他披露全球约45亿人仍无法获得基本医疗服务，呼吁加强国内医疗融资、建设以人为中心的医疗系统，并介绍了尼日利亚已采用国家数字健康战略、实施数据保护法以及扩展全国疾病监测系统的举措，同时倡导加强健康数据系统、对AI进行伦理监管和促进精准医学的公平获取，强调需进行更广泛的区域磋商以确保全球卫生政策充分反映不同地区面临的现实挑战。

本文深入探讨了医疗机构如何在技术采用过程中将护士置于核心位置，介绍了梅奥诊所"为护士服务，由护士主导"的创新模式，分析了临床输入对解决临床问题的关键作用，阐述了技术采用如何满足业务需求并与护理工作流程整合，同时指出培训方式正从传统功能培训转向以工作流程为中心的模式，文章还详细讨论了环境临床文档、虚拟护理及AI技术在护理工作中的应用策略，强调最大的变革障碍不是技术本身而是人员适应新工作方式的能力，为提升护理质量和患者体验提供了重要思路。

健康保险行业正越来越多地使用人工智能来审批或拒绝理赔申请，这引发了对人类监管缺失的担忧。健康技术专家朱德·奥杜（前联合健康保险公司员工）指出，AI系统可能放大医疗系统中已有的不平等现象。他举例说明某些AI系统在处理黑人患者预约时产生更长等待时间，以及一些AI理赔决策系统高达90%的决定在患者申诉后被推翻。奥杜强调AI的好坏取决于训练数据质量，警告保险公司以利润为导向的AI应用可能损害患者健康，主张应设置保障措施确保AI用于改善患者健康结果而非仅仅提高保险公司的利润，而非仅追求效率。他还预测医疗保险和医疗补助服务中心将很快大规模部署AI决策系统。

本文探讨了尽管医疗领域已有大量创新，但患者仍难以在复杂系统中顺利导航的问题。文章指出AI虽让医疗更智能，但关键在于简化流程。对新确诊患者而言，当前医疗系统如同包含医生、专科医生、药房、保险公司等要素的复杂迷宫，各部分缺乏沟通且常互相矛盾。作者认为医疗AI的真正价值不在于成为最聪明的工具，而在于成为迷宫中最简单的指南，通过减轻患者在这一经济中最复杂行业中的心理负担来改善医疗结果，实现从智能到简化的转变。

人工智能正在彻底改变生物医学研究领域。Gladstone研究所的克里斯蒂娜·西奥多里斯博士开发了Geneformer和MaxToki两款创新AI模型，前者能预测基因活动变化对单个细胞的影响并已发现心脏病新药物靶点；后者能预测全身细胞随年龄变化的过程。这些模型使科学家能在计算机上运行数十亿次虚拟实验，在进入实验室前快速锁定最有希望的治疗靶点，将原本需要数年或数十年的研究过程缩短至数小时或数天，为治疗心肌病等疾病提供了新策略，有望解决那些因生物学过于复杂或细胞难以获取而长期难以理解的疾病。

Earendil实验室宣布其新型双表位抗体HXN-1011针对胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)的I期临床试验首组受试者成功完成给药。该抗体能同时阻断TSLP与受体的两个单元相互作用，在临床前研究中表现出比现有产品更强的活性和更持久的药效。HXN-1011有望用于治疗哮喘、特应性皮炎、嗜酸性食管炎等多种免疫系统疾病，是AI驱动的下一代生物制剂研发的重要突破，展现了人工智能在生物医药领域的创新应用与临床转化潜力。

Alphabet旗下伦敦AI药物研发公司Isomorphic Labs宣布获得21亿美元B轮融资，由Thrive Capital领投，Alphabet、Google GV等跟投。该公司将利用资金开发名为IsoDDE的AI药物设计引擎，并加速内部药物管线进入临床。Isomorphic基于AlphaFold 3等AI模型进行药物设计，已与礼来、诺华等制药巨头达成近30亿美元的合作协议，致力于通过AI技术加速药物研发进程，实现"攻克所有疾病"的使命，展现了人工智能在生物医药领域的重要应用价值和巨大发展潜力。