环球医讯AI与医疗健康

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。

本文采访了亚历山大·查尼博士，介绍了他在纽约西奈山医院创建的开创性“活体大脑项目”，该项目收集了300多份活体患者脑组织样本，揭示了80%的基因在活体与死后脑组织中表现出不同表达水平，这一发现挑战了数十年以来主要基于死后样本的神经科学研究基础。此外，查尼博士还领导了多项精准医学项目，并致力于精神疾病治疗的基因组研究。

一项由埃默里大学研究人员主导的研究利用人工智能分析黑人和白人女性子宫内膜癌肿瘤组织切片，发现了免疫微环境在不同种族之间的显著差异，这可能解释了黑人女性患者更高的死亡率。研究强调了针对不同人群开发个性化免疫疗法的重要性。

越南启动名为“医疗专业人士的AI机遇”项目，旨在为全国15,000名医疗工作者提供人工智能培训，通过释放他们的时间，用于提升患者护理质量和医学研究，该项目由专注于医疗科技的越南组织VietHealth实施。

本文探讨了人工智能可能诱发精神病的现象，特别是关注自闭症患者是否面临更高的风险。文章通过一个30岁自闭症患者的案例，说明人工智能可能成为适应不良幻想和社交陪伴的游乐场，并对精神病患者产生影响。研究指出，已有精神病、社交孤立和适应不良幻想倾向的人群可能更容易受到AI的影响。文章最后呼吁，需要关注社会孤立问题，而不仅仅是限制AI的使用。

纽约市的哥伦比亚大学和纽约长老会医院的研究人员开发出了一种名为EchoNext的人工智能工具，能够以77%的准确率识别出结构性心脏病患者，比13名心脏病专家分析相同数据的准确率（64%）更高。该工具已在《自然》杂志上发表，并正在8个急诊科进行临床试验，目标是获得FDA批准并广泛应用于临床实践。

研究人员开发出一种基于人工智能的融合模型，该模型使用来自亚马逊Alexa和谷歌Home等设备的语音录音，在帕金森病筛查中表现出高度准确性和公平性，显示出在家庭环境中实现大规模早期检测的巨大潜力。

美国食品药品监督管理局（FDA）新推出的人工智能工具Elsa，被宣传为缩短药物审批的革命性解决方案，但其目前的表现却问题重重，经常产生幻觉，提供错误信息。尽管特朗普政府强调在医疗领域采用人工智能，但该工具的缺陷引发了对监管和安全性的担忧。

丹麦技术大学和美国斯克里普斯研究所的研究人员开发出一种基于人工智能的平台，能够在几周内设计出专门的蛋白质，用于武装T细胞攻击癌细胞，大幅缩短了传统癌症治疗分子的开发周期，同时提高了个性化免疫治疗的精准性和安全性。

Suki是一家辅助人工智能公司，近期聘请了三位关键高管，以帮助公司提升技术能力、临床专业知识和客户采用率。这三位高管分别来自Uber、apree health和Innovaccer，他们将担任首席技术官、首席医疗官和首席客户官的职位。此举标志着Suki在过去12个月中已经新增了六位高管。Suki计划在未来几年扩大规模，并通过这些高管的经验和能力实现更大的发展。