环球医讯AI与医疗健康

多伦多大学研究员 Jude Kong 利用人工智能和社区合作，在非洲打击公共卫生挑战，尤其是对抗疟疾和新冠疫情中的错误信息，推动可持续、包容性的医疗创新。

文章讲述了多伦多大学研究员Jude Kong如何利用人工智能和其他数字技术帮助解决喀麦隆及全球南方国家的公共卫生挑战，特别是在对抗健康错误信息方面的工作。Kong博士成长于喀麦隆，他和他的团队开发了人工智能模型来对抗疟疾相关的误解和错误信息，并在新冠疫情爆发时迅速转向应对疫情。他们开发了早期检测系统，如DigiCARE，用于检测和预测喀麦隆的霍乱和疟疾疫情。Kong博士还创立了非洲加拿大人工智能与数据创新联盟（ACADIC）和全球南方AI用于疫情准备与响应网络（AI4PEP），并与21个国家的社区、政府和研究人员合作，采用社区中心的方法加强医疗系统。他的工作得到了加拿大国际发展研究中心、英国外国、联邦和发展办公室和瑞典发展合作署等主要国际机构的资金支持。

一项结合常规眼部扫描与人工智能的新方法能够更准确地测量近视度数，从而更好地预测人们长期出现严重视网膜损伤的风险。研究发现，即使眼镜处方相同，视网膜看起来更近视的人更容易出现视网膜脱落或撕裂。该方法被称为视网膜屈光偏移（FRO），可帮助医生识别高风险患者，采取更个性化的管理策略以预防视力丧失。

一项新研究提出了一种结合常规眼部扫描和人工智能的技术，用于更精确测量近视程度，从而更好地预测视网膜脱落等长期风险。这种方法考虑了个体视网膜的细微变化，能够帮助识别出高风险患者，并为他们提供更个性化的管理方案。

一项在内分泌学会年会ENCO 2025上展示的研究表明，一种新型AI驱动的视网膜追踪技术可在不到一秒的时间内以近乎完美的准确性分析视网膜图像，为全球糖尿病视网膜病变及其他眼疾的筛查带来革命性突破。该技术集成于简易移动AI视网膜追踪器（SMART）中，能在包括基础智能手机在内的联网设备上运行，有望在全球范围内实现快速、经济且便捷的视力保护筛查。

亚利桑那大学开发了一种结合光学显微镜和人工智能的新平台，旨在提升胰腺癌疾病表型的识别效率，减少对昂贵复杂检测手段的依赖，从而推动“精准医疗”在更广泛人群中的应用。通过无标记多光子显微镜和深度学习算法的结合，该方法在胰腺癌组织样本中实现了近90%准确率的表型预测，为生物光子学领域的发展奠定了基础。

加纳将于2025年8月20日至22日在阿克拉国际会议中心举办“中国-西非医疗与健康产业博览会暨AI诊断部署峰会”，预计将有来自16个西非国家经济共同体成员国的500多家医院和诊所、1500家商户及利益相关方以及100多家中国企业参与，重点聚焦癌症护理、眼科护理、透析治疗和人工智能整合中医等领域，旨在通过深化合作推动中非健康产业一体化发展。

Eko Health宣布其AI驱动的远程医疗平台现已支持美国超过800家医院，通过实时传输高保真心脏和肺部声音，显著提升虚拟心脏和肺部护理的诊疗质量。该平台已全面适配网页端，集成单点登录功能，并兼容多种虚拟护理模式，确保即使在患者与医护人员不在同一地点的情况下也能进行高质量听诊。

英国生物样本库（UK Biobank）完成了世界上最大的全身成像项目，扫描了10万名志愿者的大脑、心脏、腹部、血管、骨骼和关节。该项目的数据已被用于开发更好的诊断测试，改善患者护理，并推动疾病预测和治疗的创新研究。这些数据还揭示了器官衰老、心脏病与精神障碍之间的联系，以及脂肪储存方式对疾病风险的影响。

全球领先的医疗技术公司 Zimmer Biomet 宣布与专注于骨科机器人技术的公司 Monogram Technologies 达成确定性收购协议，旨在通过获取半自动和全自动机器人技术来增强其 ROSA 机器人平台，以推动骨科手术领域的创新，并计划在2027年推出首款全自动手术机器人。