环球医讯AI与医疗健康

世卫组织近日发布《2020-2027年全球数字健康战略》更新版，系统规划了利用人工智能、可穿戴设备等前沿数字技术提升全球健康水平的路径。该战略以四大核心支柱为框架：促进国际合作与知识共享以确保数字健康产品质量与安全、推动各国制定国家数字战略并强化卫生 workforce 数字化能力、构建覆盖全球的高标准健康数据治理体系、坚持以人为本设计数字健康解决方案以避免加剧健康不平等。战略目标是通过提升数字工具的可及性、可负担性和安全性，支持全民健康覆盖并改善全球福祉，目前已推动129个国家建立相关战略，培训超1600名政府官员，数字健康在疾病诊断、远程监测和临床决策等领域展现出显著潜力，未来将深度融入大流行病防范与气候适应型卫生系统建设。

澳大利亚科学家通过整合全球100余项研究的遗传与分子数据，首次识别出32个导致长新冠的因果基因，包括13个新发现基因，揭示免疫调节基因FOX P4变异等关键机制；该研究利用人工智能分析组学大数据，发现71个持续感染后一年的基因调控开关及1500多个基因表达异常，为长新冠诊断治疗提供分子靶点，并推动慢性疲劳等后病毒综合征的精准医疗突破，相关成果发表于《PLOS计算生物学》等权威期刊。

本文深入探讨了人工智能固有偏见的问题，揭示AI系统虽曾被视为消除人类偏见的工具，但实际上继承并放大了社会的不平等。文章通过面部识别、招聘、信贷评分和医疗诊断等多个实例，展示了AI如何在实践中产生歧视性结果，特别是在医疗领域使用西方数据集可能导致其他族裔患者误诊。同时，文章提出了解决方案，包括建立AI伦理委员会、进行偏见审计等，并以阿曼2040愿景为例，强调了本地化数据和文化敏感性对AI发展的重要性，指出算法公平性源于社会本身的公平，呼吁各国在推动AI应用时必须考虑文化差异和数据主权，确保技术真正服务于全人类而非强化既有偏见。

全球至少20名婴儿通过人工智能辅助体外受精临床试验成功诞生，标志着生育医疗领域迎来关键转折点。哥伦比亚大学开发的STAR系统成功为尝试受孕18年的夫妇筛选出仅存的3个健康精子，墨西哥城波朗科高端诊所的Aura系统已自动化200多项体外受精流程。尽管人工智能能快速分析百万级显微图像提升胚胎筛选效率，但专家警示未经FDA批准的工具存在黑箱决策、算法偏见及数据隐私风险，强调人工智能应作为医生判断的辅助工具而非替代方案，当前美国实验室监管体系尚未跟上技术革新速度。

金斯顿大学研究团队获得亚马逊AWS人工智能研究奖资助，致力于开发高效语言学习模型以解码人类基因组中占98%的非编码区域（暗基因组），该区域控制90%以上疾病相关基因变异，项目将利用亚马逊Trainium硬件优化Mamba等模型架构，在降低计算能耗50%的同时提升疾病预测精度，有望革新个性化医疗中的剪接变化、转录因子结合及组织特异性效应分析，为平衡科研突破与环境可持续性提供新范式，推动精准医学从实验室走向临床应用。

英国药品和医疗产品监管局与新加坡卫生科学局建立"监管创新走廊"，旨在加速癌症、痴呆症、肥胖症等关键领域突破性疗法的患者获取进程，通过允许企业同步对接两国监管机构、提供早期联合建议、开展健康技术前瞻性扫描及AI医疗合作，强化两国作为生命科学投资枢纽的地位，同时应对英国在全球研发投资竞争中的压力，该合作已获Flagship Pioneering等投资集团支持并启动试点，有望帮助患者更早获得创新治疗并提升英国医药产业竞争力。

美国全国有色人种协进会发布75页《构建更健康的未来：为健康公平设计人工智能》报告，呼吁在医疗人工智能开发中实施"公平优先"标准，通过偏见审计、透明度报告及社区参与等机制防止算法加剧种族健康不平等，重点关注非裔美国人群体在诊断、治疗和保险决策中的系统性偏见风险，并联合制药企业、医疗机构推动立法与数据治理改革，以应对当前美国医疗AI领域因历史数据缺陷导致的孕产妇死亡率差异等紧迫问题。

微软创始人比尔·盖茨在阿布扎比金融周上详细阐述了2026年慈善支出计划，重点投资全球健康、人工智能和农业领域，通过比尔及梅琳达·盖茨基金会投入数十亿美元根除脊髓灰质炎、推广AI医疗诊断工具、提升撒哈拉以南非洲农业生产力，同时加速实施20年内捐出几乎所有财富的计划，预计到2045年支出超2000亿美元，践行"不希望死时富有"的理念，将资源优先用于解决全球健康危机与技术变革带来的系统性挑战。

英国药品和保健品管理局（MHRA）发起医疗健康人工智能监管公众意见征集，为新成立的医疗健康人工智能监管国家委员会提供决策依据。该委员会汇集科技行业、国家医疗服务体系、法律及患者团体等多方专家，重点评估现行监管规则有效性、明确责任主体并解决AI动态学习特性带来的监管挑战，旨在构建兼顾患者安全与技术创新的全球领先AI医疗监管体系，此次意见征集将持续至2026年2月2日。

印第安纳大学与制药巨头礼来公司正式达成一项为期五年的研究合作协议，礼来将向大学提供4000万美元资金以扩大印第安纳州临床试验规模，重点聚焦阿尔茨海默病、糖尿病、癌症及细胞和基因治疗领域；该合作通过人工智能技术加速临床试验设计并优化患者入组流程，同时整合大学神经科学项目与礼来研发资源以探索更精准的诊断工具和治疗方案，旨在显著提升全州患者对创新疗法的可及性，降低治疗成本，并通过生物科学加速器计划培养生物技术及临床试验专业人才，最终构建覆盖全州的AI支持型临床研究网络。