环球医讯AI与医疗健康

dacadoo与微软宣布合作，通过微软的Azure AI Foundry等技术，将dacadoo的数字健康平台与生成式和代理AI结合，旨在提升保险、零售健康等领域的客户健康参与度，推动个性化健康管理解决方案的发展。

文章讨论了人工智能在肿瘤学领域的重大进展和持续努力，特别是在2025年美国临床肿瘤学会年会的背景下。重点介绍了人工智能驱动的预筛选中心如何实时匹配临床试验和大规模生物标志物检测，以及如何通过FHIR标准整合下一代测序、电子健康记录数据和真实世界数据，以实现精准医学的普及。此外，还探讨了人工智能对放射学、病理学和医学肿瘤学等各个肿瘤学专业的影响，同时解决偏见、数据隐私、可解释性和全球公平性等关键挑战。文章还提到了多模式方法、改进的生物标志物利用以及抗体药物偶联物和免疫疗法的演变等其他关键要点。

GuidelineX在HIMSS APAC 2025大会上展示了其基于人工智能的临床决策支持系统（AI-CDSS），该系统已显著提升诊疗准确率、减少医疗错误，并广泛应用于亚太地区的医疗机构。

布鲁塞尔大学医院开发了一种名为T'easy的人工智能工具，该工具结合了应用程序、定制显微镜和人工智能技术，可以全自动快速检测睾丸组织中的精子细胞，提高生育治疗的效果。这种方法不仅节省时间，而且检测精子细胞的速度和准确性更高，为生育力低下的男性提供了更大的希望。

近年来，人工智能在制药行业的应用日益广泛，其潜力被认为能够加速药物研发、降低成本并提高准确性，但围绕其在食品药品监督管理局（FDA）药物审批过程中的使用，尤其是AI是否可能被用来伪造研究数据，引发了一场激烈争论，涉及技术透明性、数据完整性、监管挑战等多个核心问题，最终焦点集中在如何在推动创新的同时保障公众健康与信任。

诺贝尔奖得主David Baker的实验室利用人工智能设计出高度特异性强、易于制造的蛋白质结合物，以增强免疫系统识别和对抗疾病的能力，为实现可扩展的个性化免疫疗法迈出了重要一步。

本文介绍了新加坡在多个行业中推动人工智能应用的计划，并具体描述了银行业、法律、医疗和航空领域中人工智能工具的实际使用情况。这些工具旨在提升工作效率、优化信息处理流程，并为未来更大规模的人工智能普及奠定基础。

南加州大学的研究团队开发了一种可穿戴传感器，通过汗液监测锂含量，为双相情感障碍患者的治疗提供了更便捷和安全的个性化药物监测方法。

科罗拉多大学安舒茨医学校区的一项研究显示，免费的开源人工智能（AI）工具可以帮助医生报告医学扫描结果，效果堪比更昂贵的商业系统，同时不会危及患者隐私。这项研究强调了一种有前景且具成本效益的替代方案，如ChatGPT等工具，这些工具通常价格昂贵，可能需要将敏感数据发送到外部服务器。医生在审查医学扫描时，如超声波，经常口述笔记或撰写自由文本报告。这些笔记很有价值，但并不总是符合各种临床需求的格式。结构化信息有助于医院追踪患者结果、发现趋势并更高效地进行研究。AI工具越来越多地用于使这一过程更快、更准确。

一项新的myTomorrows调查显示，美国72%的医生认为寻找相关临床试验耗时过长，影响了患者获得治疗的速度，同时65%的医生相信人工智能辅助的预筛选可以简化入组流程。报告指出，由于系统分散、注册信息过时以及复杂的入组标准，临床试验的可及性存在障碍，特别是对服务不足的人群影响更大。