环球医讯AI与医疗健康

本文介绍了人工智能特别是自然语言处理（NLP）在医疗领域的应用，包括如何帮助慢性病患者、加速癌症护理流程以及通过分析在线论坛内容进行早期心理健康干预。文章还提到了Raymond Ng教授在克利夫兰诊所人工智能峰会上的演讲，强调了非结构化文本数据对提升医疗服务效率的重要性。

本文介绍了ASCs（门诊手术中心）在向以价值为基础的医疗服务模式转型过程中面临的挑战，以及如何利用人工智能技术优化患者分诊流程、提升治疗效果并降低成本。通过Flagler Health公司开发的AI算法工具，可有效识别无需手术的患者并推荐保守治疗方法，从而减少资源浪费、提高医生效率，并为独立医疗机构争取更多发展空间。

英国生物样本库完成了世界上最大的全身成像项目，收集了来自10万名志愿者的超过十亿次扫描数据，这些数据将用于研究人们在衰老和患病过程中身体的变化。该项目已推动了针对心脏病、痴呆症和癌症等重大疾病的诊断工具的发展，并通过结合遗传学和生活方式信息，为科学家提供了前所未有的洞察人体运作的机会。

加纳将于8月在中国-西非医疗与健康产业博览会暨人工智能诊断部署峰会上，推动医疗改革和数字化，展示超过100家中国医疗企业的产品和技术，旨在通过公私合作建立全国人工智能治疗中心，并提升手术工具、药品获取及医护人员培训。

文章批评了美国医保服务中心（CMS）推出的新模式“浪费和不当服务减少模型”（WISeR），指出其通过使用未经验证的人工智能系统与营利性公司合作，以拒绝医疗服务覆盖为手段来削减开支，可能对患者造成伤害，并加剧医疗系统的行政负担。文章还提到这种模式存在激励扭曲的问题，可能导致公司为了利润最大化而过度拒绝必要治疗，同时引用参议院的报告指出部分保险公司已经在滥用人工智能技术来限制护理服务。最后强调，解决医疗浪费的根本在于打击医疗保险优势计划（Medicare Advantage）中长期存在的超额支付问题，而非依赖不可靠的技术手段。

根据哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院的一项最新研究，美国近一半地区正面临护理危机的边缘。专家指出，需要立即采取行动解决这一问题，包括投资长期护理劳动力、利用技术创新提升护理效率，并支持家庭护理人员。随着婴儿潮一代的老龄化，未来几十年对护理的需求将持续上升，这将对整个医疗体系造成巨大压力。

加纳公共卫生机构宣布与总部位于加纳的中国私营企业HCOWA合作，旨在提升医疗水平，并在西非地区建立人工智能驱动的健康解决方案基础。此次合作将推动Ghana成为次区域医疗创新中心，并计划设立AI治疗中心、部署AI医学影像诊断系统以及建设癌症治疗研究中心等。

斯坦福大学研究人员警告，由大型语言模型驱动的心理治疗聊天机器人可能会对患有心理健康问题的用户产生歧视，或在回应时做出不当甚至危险的行为，AI工具远未达到可以取代人类心理治疗师的程度。

Avio Health推出了一个专有的临床AI平台，旨在整合碎片化的健康数据，为医生和消费者提供全面、可操作的健康状况视图，推动从被动治疗向主动预防的医疗模式转变。该平台融合了实验室检测结果、可穿戴设备数据、基因组信息、影像资料和患者病史，并利用训练于医学数据的大语言模型（LLM）识别早期潜在健康问题，帮助个体实现个性化健康管理。

根据宾夕法尼亚大学安纳伯格公共政策中心的最新调查，尽管存在对生成式人工智能（AI）健康信息准确性的担忧，但近80%的美国成年人表示他们可能会在线查找健康症状或状况的具体答案，其中大部分认为这些AI生成的信息可靠。然而，近半数受访者表示不希望医疗服务提供者在做护理决策时使用AI工具而非仅凭经验。