环球医讯AI与医疗健康

本研究突破性整合AI与基因组技术开发出SPOT-MAS血液检测法，通过循环肿瘤DNA(ctDNA)检测实现肺癌早期筛查，其90%灵敏度和92%特异性显著优于传统CT扫描，特别针对亚洲地区63%肺癌病例的筛查需求，有望解决非吸烟群体漏诊率过高等重大难题，该技术通过4500家医疗机构在东南亚推广，将重塑癌症诊疗体系。

本报告预测全球抗疟疾药物市场将从2024年10.7亿美元增长至2034年16.7亿美元，复合增长率4.57%。非洲以55%市场份额主导市场，组合疗法研发和WHO主导的消除计划成为增长关键动力，人工智能在药物分子筛选中的应用成为新兴趋势，印度和非洲地区的企业动态显著影响市场格局。

埃森哲生命科学部门最新报告揭示人工智能技术如何重塑生物制药研发体系，通过平衡科学创新与技术投资、重塑研发流程、加速临床试验等策略，行业正迎来从靶点筛选到药物审批的全链路革新，但需应对通胀削减法案带来的商业价值重构挑战。

美国卡迪奥诊断公司宣布与七家医疗机构建立合作，推广其基于人工智能的心血管疾病精准检测技术。通过将Epi+Gen CHD™和PrecisionCHD™血液检测技术应用于预防医学领域，该技术能提供冠心病风险评估和个性化治疗方案。合作机构覆盖美国中西部、南部、西部和东北部，涵盖预防医学、功能医学和精准医学等不同方向的临床机构，标志着心血管精准医疗技术在全美临床场景的加速应用。

通过筛选4000种现有药物，AI工具成功发现可治愈特发性多中心Castleman病（iMCD）的阿达木单抗。该研究揭示了肿瘤坏死因子（TNF）在iMCD中的关键作用，并证实药物再利用策略可有效治疗罕见病。研究团队基于机器学习和实验室验证，成功使重症患者实现长期缓解，未来计划开展JAK1/2抑制剂的临床试验，为罕见病治疗提供新模式。

宾夕法尼亚大学医学院团队利用人工智能工具，在筛选4000种现有药物后发现阿达木单抗可治疗特发性多中心卡斯尔曼病(iMCD)。该药物通过抑制TNF蛋白发挥作用，使一位濒临死亡的患者实现近2年缓解。该研究同时揭示了iMCD的致病机制，计划开展JAK1/2抑制剂的临床试验，标志着AI与基础研究结合在罕见病治疗中的重大突破。

LinkedIn联合创始人里德·霍夫曼在新书《超级能动性》中提出，人工智能将通过增强人类能力而非取代人类主导地位来塑造未来。通过类比工业革命和认知工业革命，作者阐述了AI在医药研发、医疗普惠等领域的革命性潜力，同时探讨了中美AI技术竞争、开源与闭源模式平衡等关键议题，并主张以积极视角推动AI发展，避免过度监管扼杀创新，强调技术发展应服务于人类能动性提升这一核心目标。访谈既展现技术乐观主义，也警示需主动应对转型期的社会阵痛。

一项发表于《美国医学会开放网络》的研究指出，包含15个单核苷酸变异的阿片类药物使用障碍（OUD）风险评估算法可能存在临床效能不足问题。研究显示该算法对风险变异解释度仅0.4%，机器学习模型准确率52.83%，且存在群体遗传结构差异的误判风险。开发公司SOLVD Health则强调其经FDA认证的AvertD技术具有临床有效性，但双方就研究方法和结论存在显著争议。

韦恩州立大学医学院内科学与儿科学助理教授Ijeoma Nnodim Opara博士入选美国国家卫生研究院资助的AI健康公平培训项目，该项目旨在通过建立人工智能基础设施消除结构性健康差异，重点培养25名跨学科人才开发社区导向型AI预测模型，重点关注心血管和孕产妇健康领域，通过社区参与式科学方法促进医疗资源公平分配，计划在完成培训后建立多元化研究者梯队以消除健康差距。

美国斯坦福大学研究显示，聊天机器人在辅助医生进行复杂医疗决策时表现优异，与医生结合使用后效果可与单独使用AI持平。该研究通过5个真实病例验证了AI在临床管理推理领域的潜力，强调人机协作而非取代的重要性，同时提醒公众仍需以专业医疗建议为主导。