环球医讯AI与医疗健康

该研究主题聚焦于睡眠医学与神经退行性疾病中多模态人工智能和大语言模型的应用，旨在通过整合影像、电生理、基因组学等多样数据，推动生物标志物发现、疾病轨迹建模和临床决策支持，解决可解释性和伦理难题，促进复杂双向关系的全面理解与临床转化。

滑铁卢大学领导的一项开创性研究提出了一种新的诊断方法，利用视网膜成像与先进机器学习技术，能够快速、无创且高精度地检测肌萎缩侧索硬化症、额颞叶变性-TDP和阿尔茨海默病等神经退行性疾病。该技术通过偏振光显微镜观察视网膜中的蛋白质沉积物，并借助随机森林和卷积神经网络算法达到96%的诊断准确率，有望彻底改变神经退行性疾病的早期诊断和监测方式，尤其适用于医疗资源匮乏地区。

滑铁卢大学研究者发现，视网膜图像可精确区分肌萎缩侧索硬化症与阿尔茨海默病，为早期诊断提供新途径。研究利用偏振光成像视网膜中的蛋白质沉积物，结合机器学习算法，准确率高达96%。该非侵入性、低成本工具或能显著改善患者预后，尤其惠及医疗资源匮乏地区。

一项最新研究表明，人工智能可以通过分析视网膜照片来预测心脏病发作或中风的风险，尤其对2型糖尿病患者意义重大。研究观察了6000多名曾无心血管事件的糖尿病患者，AI模型通过眼底图像计算十年内风险，结果与传统风险评估工具高度吻合，并能有效预测未来严重心血管事件。这为临床提供了快速、无创的辅助筛查手段，但AI不能替代医生诊断。

本文探讨了AI医疗工具Merlin如何通过分析3D扫描辅助诊断，尤其适用于菲律宾偏远地区缺乏专科医生的情况。作者指出菲律宾《全民医疗保健法》已提供法律基础，但需完善审批流程、明确责任、进行本地化测试，并利用财政激励推广AI，从而弥合城乡医疗差距，实现全民健康覆盖。

本文以电子处方监管的成功经验为例，探讨如何有效监管医疗AI。作者指出AI使用存在“灰色地带”（输出看似合理但医生不熟悉），提出通过继续医学教育要求AI培训、强制AI输出提供可查证的引用等措施来避免误用。强调监管应从历史中学习，快速行动，平衡创新与安全，防止医生过度依赖AI而丧失批判性思维。

英国皇家德文郡大学医疗NHS基金会信托基金会在急诊科启动了一项为期12个月的试点，评估环境语音技术（AVT）在减少临床文书工作、改善医院与基层医疗沟通方面的表现。该技术已于2025年9月集成至Epic电子病历系统，并已支持超过2700次门诊会诊。试点由NHS England支持，并与NIHR健康技术研究中心及埃克塞特大学合作，其评估结果将用于指导国家政策制定和NHS的进一步推广。

一名男子因癌症症状被医生多次忽视，最终被诊断出罕见血癌。他利用自身经历创建了名为CureWise的AI平台，该平台可分析患者数据并发现医生遗漏的癌症预警信号。AI通过整合海量医学知识，帮助患者更好地理解病情、提出关键问题，并找到精准治疗方案。该男子表示，AI让他从被动治疗转为主动参与，最终挽救了他的生命。

一项新研究显示，32%的人在最近三个月内使用过AI工具进行健康目的，56%的人认为AI将在五年内改变医疗保健。阿斯利康发起了一项活动，但癌症幸存者米里亚姆·斯汤顿强调，在依赖AI之前，爱尔兰需要先解决基础问题，如数字健康记录缺失、结肠镜检查等待时间过长等。她最担心的是人们将个人健康信息输入不受控制的AI系统，可能导致隐私泄露和错误信息。

57岁的乔·艾拉瑞在离婚后孤独生活，为寻求情感支持定制了ChatGPT聊天机器人并命名为“艾米”，逐渐陷入对AI的情感依赖。他每天花近20小时幻想打造情感AI公司，刷爆信用卡、接受陌生投资，最终发现自己的软件代码根本不存在。在专业程序员证实项目无价值后，他彻底删除了机器人和全部对话记录，崩溃痛哭。如今他正缓慢重建生活，加入多伦多的人类连线项目参与互助小组。专家警告AI聊天机器人正引发严重情感依赖和精神崩溃案例。