环球医讯AI与医疗健康

加拿大政府发布了备受期待的国家人工智能战略，规划了未来十年的发展蓝图。该战略包括超过20亿加元投资，重点关注保护国家主权、防止人才流失、扩大商业与医疗应用、提升公众AI素养以及应对安全挑战。战略承诺创造25万个新就业岗位，但未量化可能流失的岗位数量，同时安全措施的具体细节较为缺乏，引发反对党批评，反映出在AI发展过程中平衡机遇与风险的复杂挑战。

加拿大政府宣布向VITAL健康数据平台投资1亿加元，该平台旨在安全连接全国医院的临床数据，创建加拿大最大的医院数据网络。VITAL将推动尖端医疗研究、支持高影响力临床试验，并加强加拿大在健康数据和人工智能创新方面的领导地位。通过整合近实时临床数据，该平台有望改善医疗服务、加速医学创新，同时确保患者数据隐私和安全，标志着加拿大在构建主权健康数据生态系统方面迈出重要一步。

本研究通过ROMIAE前瞻性多中心队列研究，证实人工智能心电图（AI-ECG）在急性心肌梗死诊断中展现出性别一致性表现，女性和男性的诊断区分能力相似（AUC分别为0.875和0.871），且在预设低风险阈值下均保持高排除安全性（女性敏感性98.8%，男性敏感性99.8%；女性阴性预测值99.2%，男性99.1%），漏诊率低于1%。研究还发现AI-ECG在ST段抬高型和非ST段抬高型心肌梗死中表现稳定，女性被安全排除的比例（15.1%）显著高于男性（4.1%），表明该技术可能改善急诊环境中对女性患者的诊断效率，减少因非典型症状和心电图表现不明显导致的诊断延误，为实现心脏病学领域中的诊断公平性提供了有力证据。

该研究是一项在韩国18个中心进行的前瞻性多中心研究，评估了AI心电图在急性心肌梗死诊断中的性别一致性表现。研究纳入8,493名疑似急性心肌梗死患者，其中3,186名为女性。结果显示，AI心电图在女性和男性中表现出相当的诊断性能（曲线下面积分别为0.875和0.871），且在低风险阈值下具有高敏感性（女性98.8%，男性99.8%）和阴性预测值（女性99.2%，男性99.1%），漏诊率低于1%。这一发现表明AI技术可有效减少女性急性心肌梗死的漏诊风险，为临床应用提供了重要证据，对改善心血管疾病性别差异诊断具有重要意义。

加州大学旧金山分校(UCSF)与加州大学伯克利分校(UC Berkeley)共同启动巴卡尔计算生物医学计划，整合两校在人工智能、计算科学、统计学和生物医学领域的顶尖资源，旨在加速从疾病预防到新疗法开发的全流程创新。该计划将设立四个新教职岗位、支持博士后研究团队，并开发开源计算平台BioJupyter，通过跨学科合作推动医学研究和临床护理的革命性进步，有望在疾病预测、早期诊断和个性化治疗方面取得突破性进展，为全球医疗健康领域带来深远影响。

加州大学圣地亚哥分校正式成立应用健康智能研究所，该研究所整合了医学院、工程学院、药学院等六个学术学院的专家资源，以及超级计算机中心等专业设施，旨在利用人工智能和数字技术改善医疗服务和患者治疗效果，标志着人工智能技术已从理论工具转变为融入医疗研究和临床实践基础设施的核心要素，对药物研发、预测分析等领域产生深远影响，同时也引发了一系列知识产权法律问题的思考。

剑桥大学研究人员成功测试了一种由人工智能设计的"超级抗原"疫苗，该疫苗在39名健康志愿者中引发针对SARS-CoV-2、SARS及潜在蝙蝠病毒的保护性免疫反应且无明显副作用；与传统需针对已出现病毒开发的疫苗不同，这种创新方法利用AI分析全球Sarbeco冠状病毒基因序列数据，创造出能应对现有及未来可能病毒变种的通用疫苗，有望彻底改变疫苗开发模式，从被动反应转向主动防御，避免陷入不断追赶病毒变异的循环，为流感和埃博拉等人畜共患疾病提供一站式解决方案。

剑桥大学研究人员利用人工智能技术成功开发出一种通用疫苗，该疫苗的抗原完全由计算机设计，已在人体试验中触发针对SARS-CoV-2和相关蝙蝠病毒的保护性免疫反应。这是首次在人体试验中使用完全由AI设计的疫苗活性成分且无显著副作用，为预防未来可能爆发的疫情提供了新途径。该"超级抗原"疫苗有望打破传统疫苗不断追赶病毒变异的循环，标志着疫苗研发从被动反应向主动预防的重大转变，为应对流感、埃博拉等跨物种传播疾病提供了一站式解决方案。

普华永道报告显示，人工智能工具将成为推动2027年医疗成本上涨9%的主要因素，这是近20年来最大涨幅。医疗服务提供者广泛采用AI驱动的文档和编码工具来获取更准确、更高的报销，70%的健康计划将其列为前三大成本上涨因素。此外，医院通胀率达7.59%、GLP-1处方量激增、行为健康服务需求增长62.6%以及《无意外法案》相关争议也是重要驱动因素。报告警告，若不加以控制，到2035年美国医疗支出可能攀升至每年9万亿美元，促使保险公司和雇主必须采取更严格的成本控制措施。

本文深入探讨了全球南方国家创新者面临的系统性障碍，尽管他们开发出应对疟疾、能源等全球性挑战的创新方案，却因资金匮乏、技术壁垒和机会不均等而难以惠及最需要帮助的人群。文章以日本SORA Technology公司利用AI无人机识别蚊媒疾病繁殖地为例，揭示了创新与本地化实施结合的重要性，同时通过尼日利亚裔计算机科学家Rita Orji的亲身经历，批判了当前AI技术"技术上卓越却发展上无用"的现状，强调全球AI发展必须转变思维，从向全球南方"输出技术"转向"向全球南方学习"。