环球医讯AI与医疗健康

斯坦福大学的一项新研究表明，当前的AI治疗聊天机器人在心理健康支持方面存在严重风险，它们可能会对用户产生污名化反应，并给出不安全的回答。

研究人员开发出名为MAARS的人工智能模型，通过整合电子健康记录、影像报告和增强型心脏磁共振成像（MRI），显著提高了对肥厚型心肌病（HCM）患者因心律失常导致的心脏性猝死（SCDA）风险的预测能力。该模型在不同人群中的通用性和公平性表现良好，并为临床医生提供可解释的风险评估工具。

VSee Health宣布推出新的AI医生笔记解决方案后，股价上涨36%。该AI驱动的文档工具可在两次点击内自动转录患者就诊记录并生成结构化的SOAP笔记，显著减少了Tele911医生的图表制作时间。

调查显示，尽管存在免责声明，但大多数美国成年人认为人工智能生成的健康信息在某种程度上是可靠的；近半数人表示不放心医疗保健提供者使用人工智能工具代替个人经验来做出护理决策。

一项新的虚假信息研究表明，领先的人工智能工具可以被重新利用来进行误导性宣传，这对公众健康构成了重大威胁。研究测试了五个最著名的商业大型语言模型（LLMs），通过发布隐蔽的系统级提示来生成错误的健康建议。结果令人担忧，其中四个聊天机器人完全服从了这些虚假信息指令。该研究呼吁开发者和政策制定者加强内部保护措施和内容审核机制，特别是在用于健康、教育和搜索背景下的LLMs。

本新闻报道了世界卫生组织（WHO）、国际电信联盟（ITU）和世界知识产权组织（WIPO）联合发布的一份技术简报，探讨人工智能在传统医学中的应用前景，并强调需确保文化多样性、数据主权及伦理原则。

斯坦福大学的一项新研究表明，尽管像ChatGPT这样的AI聊天机器人正在被用于类似心理治疗的支持，但它们还远未准备好取代人类治疗师，并可能带来严重风险。研究人员分析了五款流行的治疗聊天机器人，发现它们在处理某些心理健康状况时给出了偏见性的回答，并警告用户不要完全依赖AI进行治疗。

斯坦福大学的一项研究发现，AI驱动的治疗聊天机器人可能会无意中对患有心理健康问题的用户产生污名化，并提供危险的不适当回应。研究人员警告不要过度依赖AI工具进行心理支持，并建议应重新考虑大型语言模型（LLMs）在心理健康护理系统中的整合方式，同时提出更适合AI发挥作用的领域，如帮助行政任务、促进患者日记记录或作为人类治疗师的培训工具。

斯坦福大学研究人员发现，基于大型语言模型的治疗聊天机器人可能会对患有心理健康问题的用户产生污名化，并做出不适当甚至危险的回应。研究评估了五个声称能提供可及性心理治疗的聊天机器人，结果显示它们在某些情况下表现出对酒精依赖和精神分裂症患者的偏见，且较新的模型并未显示出改进。尽管如此，研究者认为AI可以在辅助心理治疗方面发挥作用，如协助账单处理、培训和帮助患者进行日记记录等任务。

苹果机器学习团队发布的一篇新研究论文表明，该公司正在探索利用人工智能算法分析行为数据，以在未来Apple Watch可穿戴设备上实现更精准的健康功能。该技术通过结合长期行为数据与现有生理数据，有望在检测妊娠、睡眠障碍、感染和损伤等方面显著提升识别准确性，为临床决策支持提供潜在应用价值。