环球医讯AI与医疗健康

以色列最大的医疗保健机构Clalit健康服务被选入由欧盟“地平线欧洲”计划资助的PANDAI国际研究项目，该项目利用人工智能构建平台，连接欧洲医疗系统，以更高效地识别和应对疫情爆发迹象。项目合作伙伴包括世界卫生组织、牛津大学以及来自英国、西班牙、丹麦、卢森堡和孟加拉国的研究机构。Clalit凭借其在社区医疗、电子病历和数据资源方面的优势入选，其曾在2020年领导以色列应对新冠疫情并率先发布疫苗有效性和安全性的大规模研究，影响了WHO、CDC、FDA等国际机构的疫苗政策。Clalit高管表示，该合作彰显了以色列医疗系统在全球卫生危机中的关键防线作用。

乔治梅森大学公共卫生学院的研究人员利用人工智能工具对一门健康信息学课程进行改造，以更好地契合护理专业学生的临床实践需求。通过引入AI生成的视频和护理场景化的作业，学生在学习参与度和短期知识掌握上均表现出显著提升。研究表明，将技术与专业身份结合，能有效提高教学效果，但学生仍倾向于混合式教学，即AI辅助与传统授课相结合。该研究发表于《加拿大护理信息学杂志》，为护理教育中AI的应用提供了实证支持。

加州大学科学教授西尔瓦娜·库兹米切克在TED演讲中介绍，结合单细胞测序、CRISPR基因编辑和人工智能技术，通过大规模实验（计划十亿次）构建虚拟细胞模型，有望破解阿尔茨海默症等复杂疾病的病因，找到针对不同患者独特风险因素的精准干预方案，从而彻底改变医学研究范式。

一项新研究发现，OpenAI和波士顿儿童医院的研究人员利用AI模型重新分析了18名儿科患者（其中许多现已成年）的现有基因数据，成功破解了困扰医生多年的疑难病例，帮助部分患者获得罕见病诊断。该模型可在每例病例约6到10分钟内帮助专家筛选复杂信息，但最终诊断仍需人类专家确认，且每个诊断均经认证临床实验室验证后方告知家属。研究强调AI不能取代医生，而是作为辅助工具，同时也指出隐私保护至关重要，人类需审查AI的所有操作。患者凯拉（Kyra）在近二十年的不确定性后终于获得了肌原纤维肌病的诊断，认为AI有潜力但需谨慎监督。

普华永道报告预测2027年美国雇主医疗成本将上涨9%，个人上涨8.5%，主要推手是人工智能驱动的收入优化工具。哈佛医学院教授指出AI的强项在于识别复杂模式，但这可能从早期检测滑向过度诊断，从而增加治疗和支出。支持者则认为AI能通过分工降低成本，例如让护士执行原本只有医生能完成的任务。然而，监管和行业既得利益可能阻碍AI的正面效应。

本文报道了亚利桑那州图森医疗中心将人工智能引入临床实践的情况。自2023年起，该中心在诊疗过程中采用了三种AI类型：辅助型、代理型和分析型。辅助型AI通过手机应用记录医患对话，自动录入病历，大幅减少了医护人员的工作负担，提高了患者满意度。代理型AI处理如授权申请等后台流程，让医生更专注于诊疗。分析型AI则利用大数据快速识别高风险患者，并协助优化住院管理。尽管AI技术不断进步，但医生强调人类智慧仍然在其中起主导作用，目前还远未出现替代医护人员的机器人。

本文探讨了美国医疗保险公司大规模裁员背后的真实原因，指出Cigna和UnitedHealth的裁员并非简单的AI转型，而是应对医疗成本上涨和监管压力的被迫之举。文章对比了这些保险公司与HCA医疗集团的不同策略：前者用AI替代审核人员，面临法律诉讼和监管风险；后者用AI辅助临床工作人员，缓解护士短缺。文章警示，医疗领域AI错误导致的索赔拒绝后果严重，保险公司因裁员节省的成本，可能远不及由此引发的法律和监管惩罚。核心观点是，在医疗领域，AI应作为增强工具而非替代手段。

CVS健康公司与谷歌合作，利用人工智能和云技术创建名为“Health100”的新业务单元，通过整合平台提高消费者和患者的参与度，旨在实现“始终在线的个人医疗保健伙伴”，减少行政负担并改善健康结果，该平台对竞争对手也开放使用。

CVS Health宣布与Google Cloud合作，共同开发一款由AI驱动的消费者健康参与平台，并成立新的健康技术服务子公司Health100。该平台旨在通过统一的数字化体验，连接消费者与药房、医疗机构、保险公司、药品福利管理公司及数字健康公司。平台将利用Google Cloud的Gemini AI模型、云医疗API和BigQuery等技术，整合多源医疗数据，支持临床和行政工作流。未来版本还可能集成可穿戴设备的生物识别数据，实现实时健康监测。CVS Health计划于2026年正式上线该平台，并允许其他健康技术公司在其中构建专业应用，打造开放生态系统。该合作注重数据治理和隐私合规，确保符合HIPAA要求。更多细节预计将在本月晚些时候谷歌年度健康活动“The Check Up”上公布。

亚马逊云服务（AWS）宣布推出Amazon Connect Health，这是一个以Agenti AI为核心的医疗工作流系统，能够处理患者电话、记录临床就诊并自动生成计费代码，直接挑战微软旗下Nuance的DAX Copilot以及众多AI抄写初创公司。该系统集成了自然语言调度、预就诊摘要、环境文档记录和自动医疗编码等功能，并与美国最大的电子健康记录系统Epic原生集成。早期用户包括UC San Diego Health、亚马逊旗下One Medical和Netsmart。此举是对医疗AI采用率滞后的一次检验，此前《新英格兰医学杂志AI》的一项随机试验表明环境AI文档能将临床医生每日文档时间减少30分钟。AWS高级副总裁Colleen Aubrey表示，其团队正将“代理型AI置于一切工作的核心”。