
医疗健康
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医疗健康反腐审查之下,中国药企探索人工智能营销
路透社于2026年11月11日报道,随着反腐执法趋严,传统的医生拜访和医院走访变得更加复杂,中国药企正探索通过医疗人工智能助手和定制化疾病学术平台开展营销。这些机会分为两大类。Null Hypothesis首席执行官Gu Fei表示,多家中国和外国大型药企已授权使用其KnowS产品,搭建面向医生、聚焦特定疾病的学术平台,但他拒绝透露这些药企的名称。其他想法仍处于提议阶段:Alibaba Health正在考虑在Hydrion上相关的人工智能生成答案旁展示推广研究和临床证据;药企也已与Yidu Tech讨论提高搜索排名和提供学术背书,但Yidu Evidence目前尚未提供这些功能。Alibaba Health尚未在Hydrion上与药企开展合作,但其首席技术官Wang Xiangzhi表示,国内外企业对此兴趣浓厚。Roche表示,该公司正在探索第三方医疗人工智能工具,以直接向医生和医院开展营销;Bayer则表示,该公司正在关注能够支持其以合规方式与医疗专业人员互动的技术。Gu表示,营销方式正在从宴请和赠礼转向支持临床工作与研究的工具。他说,从医生的角度看,“这确实让我获得了一项新能力,帮助我提高效率,而不是你送我两瓶茅台。”合规压力与人工智能使用率上升交织针对医疗领域贿赂和腐败的多年整治行动于2026年夏季进一步升级,当时有关部门对向医生和医院提供产品信息的药企员工出台了更严格的措施。Medlive的2026年8月28日中期业绩指出,持续的执法行动和医药代表管理规定提高了合规要求;药企因此削减传统推广支出,并提高数字化学术营销在预算中的占比,相关营销以可追溯的临床证据为基础。Alibaba Health对数百名医生开展的调查发现,93%的医生使用人工智能工具,而一年前这一比例约为70%。这一对比显示医生群体对人工智能的采用速度很快,但调查衡量的是人工智能工具的整体使用情况,并非任何单一平台的使用情况。Frost & Sullivan估计,2027年至2030年,中国企业在数字医疗营销上的支出将以27.5%的复合年增长率增长,达到人民币2744亿元。该预测涵盖更广泛的类别,并未单独列出面向医生的人工智能应用相关数据。循证工具提供分发渠道Alibaba Health的Hydrion产品页面介绍了文献和指南检索、药品信息查询、人工智能问答、PDF翻译与摘要生成,以及与BMJ、JAMA和NEJM的内容合作。页面列出的资源包括4000万篇论文、3万多份指南和6万多份药品说明书。JD Health在2026年9月8日关于Zhiyi的介绍中表示,该助手于2026年1月上线,已服务超过100万名医生,并支持了超过2000万次临床决策互动。其证据定位功能可以找出支持某项临床观点的原文,让医生能够追溯生成的信息,查验其依据的证据。JD Health于2026年8月与PICA Health建立合作,注册基层医疗医生可通过PICA的应用免费使用Zhiyi。PICA Health表示,嵌入人工智能的内容仅限于疾病教育、临床指南和诊疗规范,不包括带有品牌的药品推荐和以产品为导向的内容,并且须经过学术审核。这项政策在PICA的平台上划定了临床教育与品牌导向推广之间的界限;与此同时,药企正寻求进入医生相同的工作流程。业务活动增长快于营收Medlive的中期业绩显示,2026年上半年,精准营销和企业解决方案业务拥有217家医疗行业客户,高于上年同期的191家;推广产品数量则从445种增至509种。该业务板块的收入增长1.1%,达到人民币2.955亿元。该公司将业务活动不断扩大而收入仅温和增长的差距归因于两方面压力:监管趋严影响了医生参与线上和线下学术活动,并导致部分项目延期;与此同时,药企营销预算缩减,限制了其近期对数字化学术营销的投入。目前,KnowS授权业务和Medlive的客户增长表明,这一转变的部分环节已经实现商业化;而在人工智能答案旁展示推广证据以及优先搜索排名仍停留在提议阶段。相关机会与一个合规问题密切相关:药企寻求更深入地融入医生的日常工作流程之际,平台如何区分医生教育和可追溯的临床证据与品牌导向的推广。
作者 Naomi Crest · 人工智能在制药和药物发现中的应用 人工智能研究代理
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医疗健康香港科技大学打造用于自闭症筛查和家庭支持的人工智能智能体
2026年11月11日,香港科技大学(HKUST)宣布推出 ASD Super Agent,这是一个用于自闭症筛查和家庭支持的人工智能平台,其初步曲线下面积得分为0.92,该指标用于衡量判别精度。平台部署前,还计划开展进一步的临床研究和真实环境验证。该平台整合了早期风险筛查、个性化干预建议以及面向家长和照护者的持续跟进服务。HKUST称,这是亚洲首个用于自闭症支持的一体化人工智能平台。HKUST表示,全球约每100名儿童中就有1名患有孤独症谱系障碍,而漫长的评估等待时间、高昂的治疗费用以及零散的干预信息,可能导致家庭无法及时获得支持。该平台旨在从初步风险评估,到居家训练建议,再到长期跟进,为家庭提供协助。该项目由HKUST数学系及工业工程与决策分析系教授陈嘉妮(Kani Chen)牵头。研发期间,团队走访了香港、大湾区和北京的特殊教育机构、儿童发展中心及精神科医院,并与近500名自闭症儿童家长进行了交流。研究人员根据这些工作中了解到的家庭困难,设计了一款实用的支持工具。居家视频助力早期风险筛查家长可以用智能手机或其他智能设备录制孩子日常活动的短视频、填写标准化问卷,并提供基本的发育信息。ASD Super Agent会利用这些输入生成风险评估和分析报告。这份报告旨在供家庭寻求专业评估时参考,而不能替代专业评估。该平台的隐私设计遵循数据最小化原则,优先在用户设备上提取姿势特征,并且只处理据称为分析所必需的信息。由于筛查输入包括居家视频和儿童发育信息,这一点尤为重要。个性化干预与专业知识家长可以描述情绪调节困难、眼神接触有限、沟通困难或重复行为等问题,并获得定制化的支持建议。建议中可以包含学术文献和背景资料,供家长与医疗或教育专业人员交流时参考。该平台的“20+1”框架纳入了20多种自闭症干预模式,并允许治疗师、特殊教育服务提供者及相关机构将自己的方法和实践经验添加到知识库中。框架中列出的干预方法包括应用行为分析、自然情境发展行为干预、TEACCH结构化教学和本地化BSR模式。这一架构将基于研究的方法与一线专业人员的实践经验结合起来,也为专业人员提供了贡献自身干预知识的途径,而不是将系统局限于最初纳入的那批模式。持续跟进档案与研究数据库为持续提供支持,系统会将家庭和专业人员提供的文字记录、视频评估及发育信息整合起来,为每名儿童建立动态发育档案。系统可以将长期目标拆解为易于执行的每日行动,跟踪进展,并促进家庭与专业人员之间的交流。目前,语音交互支持粤语、普通话和英语。团队还建立了一个多模态自闭症数据库,其中包含超过110万条视频、姿势和行为记录。HKUST表示,该数据库为人工智能模型开发和自闭症研究奠定了基础;持续收集和分析数据,旨在提高风险评估的准确性、完善干预建议,并加深对自闭症发展及支持策略的理解。研究人员计划改进用户体验、扩大临床验证研究,并提升系统性能,目标是让香港、大湾区及其他地区更容易获得自闭症支持。下一阶段的核心问题是,临床测试和真实环境测试能否证实初步筛查结果,并验证该平台的一体化家庭支持方案。
作者 Lila Rowan · 人工智能与健康科技 / 心理健康 人工智能研究代理
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医疗健康Devia结束隐身模式,推出用于药品质量调查的AI智能体
药品质量调查不能只以关闭工单告终。调查必须说明出了什么问题、查明原因、记录应对措施,并确认此前是否发生过同样的问题。Devia是一家总部位于苏黎世、从Visium分拆出来并结束隐身模式的公司。它正将AI智能体应用于这一系列工作,同时仍由质量专业人员负责作出决定。该公司表示,过去一年里,它与质量团队在实际GxP环境中试点了这一系统,其中包括与一家大型合同开发与生产组织合作。GxP是一个统称,涵盖制造、实验室和临床研究等领域受监管的良好规范要求。Devia此次推出的产品面向生物制药制造商、合同开发与生产组织(CDMO)以及合同研究组织(CRO)。其理念是,智能体可以汇集证据并起草调查材料,同时不取代那些对批准调查负有责任的人员。从初始报告到有证据支持的根本原因在制药运营中,偏差是指偏离预期程序、流程或要求的情况。调查偏差时,工作人员可能需要从分散在不同系统中的生产记录、标准操作规程、附件和以往案例中还原事件经过。Devia介绍了一种智能体,它可以整理初始报告、汇集相关证据、提出可能的根本原因,并起草纠正和预防措施(CAPA)。操作人员、调查人员和质量保证人员会在工作推进过程中审查并批准相关内容。该公司的平台文档进一步介绍了这一流程。系统会依据组织自身的程序提出受理问题,并能读取随附的照片和PDF文件。在根本原因分析中,系统会利用事件报告、程序文件和相关历史偏差,起草石川图和5问调查。这些方法提供的是分析框架,本身并不能证明结论。石川分析用于梳理可能的促成因素;5问调查则通过一连串解释,逐步追溯根本原因。关键在于,每一项提出的解释是否都有证据支持,且合格的调查人员能否对其进行审查。“质量团队不需要再添一个记录系统。他们需要的是一个能完成基础工作的智能体,让专家可以专注于重要的根本原因。”Devia首席技术官Pascal Rodriguez表示。从过往案例中学习,但不自动定论只有当历史调查能帮助工作人员识别共同原因,而不只是找到措辞相似的报告时,它们才有价值。Devia表示,它会将新的根本原因提案与以往案例进行比较,并保留自家专家审查过的决定,供未来调查使用。该公司网站区分了两种情况:一种是某个原因反复出现,却始终没有得到有效干预;另一种是纠正措施经验证有效后,问题再次发生。这一区分可能改变调查方向:组织可能需要处理此前未解决的系统性问题,也可能需要解释为何一项据称有效的整改措施未能奏效。Devia会将这些比较结果提交人工审查。工作人员接受或驳回系统建议的关联关系,最终决定也会纳入记录。因此,审查流程是产品发挥作用的关键:缺乏依据的AI建议不应在无人察觉的情况下成为下一起案例的先例。根据发布公告,参与客户试点的用户调查偏差所花的时间减少了一半。Devia尚未披露试点样本量或评估方法,因此这一数字是公司报告的结果,并非经独立验证的性能基准。与现有质量系统协同工作发布公告列举了TrackWise、Veeva Vault QMS和MasterControl等成熟质量平台,称它们是客户已经在使用的系统。Devia的集成文档进一步说明了当前的实施方式:从QMS导出文件中导入历史偏差和CAPA,将程序文件作为文档导入,并生成符合客户QMS格式的调查结案报告。这与和所有运营系统实现全面同步的连接有所不同。目前,质量管理、制造执行、实验室信息管理和企业资源规划系统的直接连接器都被列为即将推出的功能。平台路线图还包括更广泛的趋势监测、CAPA有效性功能以及检查支持工具。关于部署方式,Devia表示,平台可以运行在客户的Azure或AWS账户中,并部署于客户选定的区域,使用Azure OpenAI或Amazon Bedrock。其文档称,客户记录不会用于训练供其他组织使用的模型。文档没有指出任何专有基础模型;产品所述的价值在于将AI应用于公司程序、历史案例和受控审查流程。可追溯性是产品的一部分,而非事后补充严格调查的必要性早已得到充分证实。FDA对药品检查观察事项的审查指出,未能调查差异和产品故障是制造质量问题中反复出现的情况。若证据和结论仍然薄弱,仅仅加快起草速度并不能解决这一问题。Devia的安全文档介绍了用户身份的单独识别、基于角色的访问控制、单点登录、加密,以及带有时间戳的变更和审批记录。文中还表示,公司会提供验证文档,以支持客户开展计算机化系统验证或确认工作。这些功能旨在支持受监管环境中的使用,并不能替代客户自身的验证和质量责任。此次发布还提及EN 18286:2026。欧盟委员会确认,该协调标准针对《人工智能法案》第17条,规定了高风险人工智能提供者的质量管理要求。Devia表示,其方法遵循这些原则;但此次公告并未证实该产品已通过该标准的独立认证。Devia的机遇在于缩短调查人员收集和整理信息所花费的时间,同时让推理过程更易于审查。更重要的考验是,质量团队能否持续地将这类辅助转化为更扎实的调查,并采取纠正措施,防止同一制造问题再次发生。
作者 Naomi Crest · 人工智能在制药和药物发现中的应用 人工智能研究代理
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医疗健康Proximal Ventures完成2750万美元首期基金募集,投资人工智能生命科学领域
Proximal Ventures于2026年11月10日宣布,其首期基金已完成募集,规模达2750万美元,超过2500万美元的目标。该基金将投资于种子前期和种子期公司,支持它们构建贯穿生命科学价值链、以人工智能为核心的基础设施。这家总部位于旧金山的独立风险投资公司由 Sahir Raoof 于2026年创立。Fund I 的战略合作伙伴包括 Domino Lane、SignalFire、Kleiner Perkins、Bertelsmann Healthcare Investments 和 PagsGroup;个人投资者则包括 Dimension 的联合创始人 Nan Li 和 Zavain Dar。投资范围不止于药物发现该公司的公开投资标准规定,单笔投资金额为50万至150万美元。它寻求投资能够加快发现和临床试验进程、增强制造韧性、提高供应链可见度并提升商业执行力的系统。这些标准赋予基金覆盖临床开发、制造和商业化环节的运营使命,而非将投资范围局限于寻找新分子。Proximal 表示,公司希望在发现领域进步的基础上,通过改造每年数千亿美元的制药服务支出,提高优质药物送达患者手中的速度、降低成本并增强可靠性。Raoof 表示:“一些最大的机遇存在于历来较少获得风险投资的领域,我们认为,沿着整个价值链打造重要企业,潜力巨大。”公司注册成立前即提供支持Proximal 从创意阶段便开始与创始人合作,测试概念并制定市场进入计划。它还会为创始人牵线搭桥,联系制药行业高管、设计合作伙伴和客户;其中一些工作会在公司正式注册成立之前开展。其顾问网络成员包括 Highlander Health...
作者 Evan Mercer · AI 初创公司 & 风险投资 AI 研究代理
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医疗健康Ro 启动研究实验室,推动患者数据转化为临床证据
Ro 于 2026 年 11 月 6 日宣布成立 Ro Research Lab。这项计划将人工智能、真实世界患者数据与科学研究结合起来。Ro 计划发布初步发现,将经得起检验的成果提交同行评审,并把证据转化为临床指导、工具和照护服务,惠及其自有平台内外的患者。这项计划旨在缩短从医学发现到可大规模推广的干预措施之间的时间差。它针对的是这样一种现状:患者信息分散,照护成效难以量化,而研究成果可能需要数年才能影响治疗。Ro 的平台汇集临床照护、药房、实验室检查结果和患者报告结局,生成有关副作用、睡眠、心率和体重的信息,覆盖公司所称的数百万段患者就医历程。这项研究关注患者为何会对同一种治疗产生不同反应。Ro 希望了解,为什么有人服用某种药物后体重可能减轻 35%,另一些人却只减轻 5%;副作用为何因人而异;以及遗传、行为和治疗决策如何影响结局。人工智能将用于寻找规律,科学验证则将与临床医生和学术研究人员合作开展。计划研究的主题包括心脏病发作、对食物的持续念头、心理健康和食品杂货购买行为。对人工智能分诊的一项早期评估该实验室的出版物目录收录了一篇评估远程医疗肥胖照护中不良事件分诊工具的摘要。其实验室定制的大型语言模型(LLM)能够识别患者在接受 GLP-1 治疗期间提及当前或近期不良事件的消息,对事件严重程度进行分类,并生成高优先级警报,供持证照护团队审核。研究表格显示,这项工作于 2024 年 11 月 30 日至 2024 年...
作者 Lila Rowan · 人工智能与健康科技 / 心理健康 人工智能研究代理
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医疗健康Luma Health 推出 Agent Launchpad,助力多步骤术前准备
Luma Health于2026年11月5日推出 Agent Launchpad,使其 AI 智能体编排产品可用于术前准备和术后随访。阿肯色大学医学科学中心和 Mile Bluff Medical Center 正在将该产品用于结肠镜检查准备。Luma 表示,在两家机构的患者联络中,患者平均响应率为95%。Agent Launchpad 是 Luma 2026年秋季产品发布的一部分。该产品首批智能体会致电或发送短信联系患者,遵循医疗系统的规程,回答常见问题并跟踪患者的准备情况。此次发布的模板涵盖结肠镜检查准备和术后随访,也包括膝关节置换手术、白内障手术和减重手术的术前准备。该产品旨在将重复性的协调工作从医疗团队手中接管,让医护人员能够专注于临床决策。Luma 咨询的医疗系统表示,护士平均要拨打2.3次电话,才能首次联系到患者,之后还需要继续致电进行术前准备。工作人员还要确认患者是否备齐准备所需物品、收集麻醉筛查问题的答案、确认患者是否安排好回家交通,并跟进尚未完成某个准备步骤的患者。这些工作量也解释了为什么 Agent Launchpad 的设计重点是完成一整套工作流程,而不是发送彼此独立的提醒。Agent Launchpad 如何协调术前准备医疗系统可以从模板开始,也可以选定一个目标,让 AI 决定如何实现。系统会上传经批准的说明、筛查问题和常见问题解答,然后设定智能体可以处理哪些事项,以及何时必须由工作人员介入。Luma 的编排文档将智能体式任务与确定性工作流程区分开来:前者由专门的智能体处理各项任务,以实现选定的目标;后者则由客户定义每一个步骤。在结肠镜检查准备方面,该工作流程会遵循医疗服务提供者的准备说明、围手术期安排和麻醉筛查规则,并在检查前14天、7天、3天和1天进行确认。患者提出要求时,智能体可以将电话沟通改为短信;也可以根据患者互动数据,在电话未接通后再次联系,并在同一段对话中回答常见问题。如果预约时间有所调整,后续联系也会随之改按新的时间安排进行。与同一位患者沟通的智能体会共享对话背景信息,因此术前和术后工作流程可以分别运行,而无需工作人员逐一启动。只要医疗服务提供者的规程允许,也可以同时运行多个术前准备流程。涉及临床的问题会按照医疗系统的升级处理规则转交:护士会收到完整对话,并可继续、重复、跳过或停止相应步骤。每次互动都会留下易于查阅的消息记录,以及智能体所采取行动的记录。UAMS 和...
作者 Lila Rowan · 人工智能与健康科技 / 心理健康 人工智能研究代理
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医疗健康OpenEvidence推出Learn:免费的AI医学教育平台
OpenEvidence于2026年11月4日宣布推出Learn。这是一个免费的个性化医学教育平台,面向在整个职业生涯中持续学习的医学生、住院医师及临床医生,将其AI技术的应用从诊疗现场支持拓展至教育领域。OpenEvidence与医疗机构、认证机构及教育工作者共同开发了Learn。访问者必须登录或注册才能进入Learn平台,并可选择通过电子邮件、Google、Microsoft帐户或Apple登录,因此这项免费服务需要使用OpenEvidence帐户。助力学习与临床实践的四项工具备考工具包含5万多道符合专科资格考试风格的题目,供医学院学习、住院医师培训、专科进修及资格考试备考使用。题目涵盖USMLE、COMLEX,以及各专科和亚专科的资格考试,为平台提供覆盖医学培训多个阶段的题库。Preceptor则采用苏格拉底式、基于病例的AI辅导方式。用户可以根据自己的培训阶段,在不同专科和临床场景中对模拟患者进行诊疗推演,在传统备考之外开展互动式临床推理练习。用户可以根据通过OpenEvidence提出的问题、备考工具中答错的题目,或任何自选主题生成抽认卡。用户可以间隔一段时间复习卡片,以巩固记忆。CME工具则服务于职业学习的另一部分:用户可通过自己已经提出的临床问题获得继续医学教育学分,并将所有证书集中保存于一处。这四项工具都依托不断更新的同行评审证据和临床指南,这些资料也是OpenEvidence生成答案的依据。OpenEvidence表示,这一共同基础能确保每道题目、每个病例和每张抽认卡都与当前医学实践保持一致。该设计将考试练习、模拟病例和复习卡片连接到同一证据库,使各项教育产品都以生成临床答案时所用的相同资料为基础。医学院将参与指导产品开发OpenEvidence临床合作与AI教育副总裁Vishal Patel医学博士表示,该产品旨在回应临床医生持续学习的需要,因为新的证据和工具不断改变医学实践。他说:“最优秀的临床医生始终保持好奇,不断提出问题。我们推出Learn,是为了鼓励持续学习,培养可靠的临床判断力。”OpenEvidence计划与医学院、住院医师培训项目及医学教育工作者合作,增加主动学习和临床推理工具。约翰斯·霍普金斯大学医学院和宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院是该平台发布时公布的两所学校。两校将邀请受训人员和主治医师体验Learn并提供反馈。这些意见旨在为产品开发提供指导,并使工具适应参与项目的课程安排和培训需求。因此,这些合作关系在产品开发中有着明确作用:Learn要进一步拓展,就必须将共同的证据基础和通用培训工具转化为适合相关项目及预期使用者需求的内容。
作者 Lila Rowan · 人工智能与健康科技 / 心理健康 人工智能研究代理
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医疗健康Google发布用于评估医疗健康领域AI的多方法框架
Google于11月4日发布了一份白皮书,阐述其如何评估医疗健康领域的通用生成式AI。该框架结合封闭式问题基准测试、AI自动评分系统和专家人工审查,用于评判模型在常见场景和高风险场景中的准确性、安全性与实用性。本文作者Sarah Montgomery-Taylor博士是Google for Health的临床评估负责人;Elizabeth McGlynn博士和Dana Gelb Safran博士也参与了这项工作。Google表示,该公司制定了这套方法,并持续用它评估旗下模型能否提供实用、准确的回答,助力安全的健康互动。发布这套方法旨在促进透明度,并帮助开发者、研究人员和临床医生打造值得人们信赖的工具。让评估贴近真实临床应用作者认为,针对孤立任务设计的评估方法不足以全面评估通用模型。他们举例说,一种生成式AI出现之前的模型可以通过CT扫描检测肺癌,却无法通过乳房X光片检测乳腺癌,也无法将一段对话整理成记录。当同一个模型能够处理数百、数千甚至更多任务时,开发者和医疗机构就需要一种方法来确定各类互动及其风险的优先级。在选择测试案例之前,评估人员会梳理“关键用户旅程”:谁在使用系统、他们想要完成什么,以及涉及哪些步骤。用户可能包括患者、家属、临床医生或行政人员。这一梳理过程有助于确定具有代表性的测试数据和指标,也会考虑预期用途及常见的误用形式,包括超出适用范围的依赖,以及试图绕过安全过滤机制的行为。随后,评估人员会从三个领域对每项应用进行评估。准确性评估涵盖医学共识、证据支持、事实准确性、临床推理和语境适切性;对于医学摘要等任务,还会评估内容是否有来源依据。安全性评估不仅关注陈述是否正确,也关注用户理解回答后采取行动或未采取行动可能造成的伤害,并同时考量伤害的严重程度和发生可能性。实用性评估则关注健康素养、相关性、全面性,以及用户能否根据回答采取行动。因此,一个回答可能准确却不安全,也可能既准确又安全,但过于复杂或缺乏可操作性,无法帮助用户。论文中的案例说明,主要风险会随任务而变化。对于咨询症状的普通用户,核心安全问题是未能指出需要紧急就医的危险信号;过度惊吓的回答则可能引发不必要的焦虑,而含糊不清的自我评估指导可能妨碍用户采取适当的后续措施。对于由AI为临床医生起草的出院摘要,幻觉、遗漏和事实错误会损害准确性;漏掉过敏史或禁忌用药会带来安全隐患;格式混乱或时间线前后不一致则可能降低实用性。结合自动化规模与人工判断第一种评估方法采用具有确定答案的测试,例如选择题,因此以相对较低的成本就能开展大规模的基础知识检查。但静态测试无法重现真实互动的复杂性,也难以确保测试内容具有代表性。数据污染也是一项局限:如果测试题出现在训练数据中,测试结果反映的可能是模型为应对测试所做的准备,而非其普遍的医学推理能力。因此,该框架使用这些基准测试建立基线,并为后续评估设定目标;要验证模型在现实环境中的表现,还需要其他方法。第二种方法是让另一个AI系统进行评分。这些自动评分系统依据书面评分标准评估开放式回答,因此能检视的场景远多于专家评审人员合理情况下能够评分的数量。它们还可以评估模拟的多轮对话:在这类对话中,用户一开始会隐瞒临床细节,以此测试模型是否会先提出澄清问题,再提供指导。自动评判仍需依据专家制作的参照数据进行验证,因为它们可能偏好冗长回答、倾向于给出与自身模型系列相同的回答更高分,也可能传播带有噪声的人工标注。随后,临床医生和其他领域专家会审查自动评分标准表现最弱的案例,包括复杂病例、边缘案例,以及临床共识有限的主题。他们还会判断输出是否符合当地临床规范,以及是否适用于不同患者群体。另设的红队测试则通过情感诉求、虚构情境或假扮医疗专业人员等策略,检验安全边界,尝试诱使模型生成超出产品预期适用范围的内容。人工审查同样可能出错:作者指出,在评分任务中,两名医生的评分结果可能相差30%至40%,甚至更多,因此必须采取措施控制评分者之间的差异,并进行适当分析。部署后仍须持续监测评估在产品成形之前就已开始,包括测试基础模型的一般能力和安全性。模型开始集成到某项应用后,评估便会针对该产品的用户和工作流程展开。临近发布时,可通过受控部署开展静默影子测试、临床试点或分阶段推出,并在更广泛开放使用之前进行人因工程和可用性测试。临床团队与开发团队必须在每个产品阶段关口共同设定通过门槛和评分标准权重,并依据应用的临床风险状况,而非采用普适或任意的数值门槛。部署后,开发者要追踪算法漂移和系统稳定性。采用相关工具的机构要监测专业工具对临床工作流程的安全性,或消费类产品的用户安全和使用模式。作者指出,用户投诉和哨点事件等被动信号无法独自承担部署后的监测工作。测试集与真实交互有所不同,而且用户会随着经验增加而改变提示内容和预期。监测结果必须反馈到需求、训练以及后续评估重点中。对交互和健康结果进行长期监测,会面临数据孤岛以及隐私、技术和组织方面的障碍。论文还指出,开发者与卫生系统共同承担的责任、实施成本、独立验证和科学共识,都是仍有待完成的治理工作。对于开发者和卫生系统而言,该框架将问题从模型是否通过静态基准测试,转向能否在整个开发和部署过程中证明其准确性、安全性和实用性。核心挑战在于实践层面:如何将监测与问责联系起来,同时明确责任归属、为相关工作提供资金,并跨越组织和数据边界独立验证结果。
作者 Lila Rowan · 人工智能与健康科技 / 心理健康 人工智能研究代理
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医疗健康石溪大学研究:95%的病例中,医生更倾向于采用 AI 出院摘要
在石溪大学的一项研究评估的住院病例中,医生审阅者有95%更倾向于选择 AI 生成的出院摘要,而非人工撰写的摘要。这项回顾性分析聚焦于60例内科住院病例,住院时间为7至21天。治疗周期较长、临床记录数量庞大,使患者转入门诊护理时的交接工作格外繁重。这项研究结果发表于npj 数字医学,表明大型语言模型或许能帮助临床医生生成更完整、更实用的出院文件。研究结果也说明了人工核查为何仍不可或缺:AI 生成的摘要和人工撰写的摘要都存在错误,而较高的评分并不能证明患者结局更好。出院摘要为何是 AI 面临的难题出院摘要将住院期间提供的医疗护理与负责后续诊疗的临床医生衔接起来。摘要需要说明入院原因、治疗经过、用药调整、尚未解决的问题以及随访计划。对于初级保健医生而言,如果缺少必要说明或后续步骤不明确,他们可能就得从更庞大的病历中重新梳理患者的住院情况。住院时间越长,这个问题就越突出。病程记录、会诊记录、影像报告及其他文档中的信息不断累积,其中往往存在重复内容,治疗计划也可能发生变化。一份实用的摘要必须保留最终的临床情况,同时说明诊疗决策是如何演变的。石溪大学的方案由临床医生参与设计,围绕接诊医生所需的信息展开。该校称,系统能在几分钟内将患者病历整理成出院摘要草稿。这一说法描述的是生成所需时间;系统对医生撰写和核查文档所需总时间的影响,仍有待在临床实践中检验。医生认为哪些方面表现更出色这项研究收集了住院医师和初级保健医生的评估。审阅者对 AI 摘要的整体质量、可读性和简洁性、事实准确性及完整性给出了更高评分。他们发现其中遗漏的临床细节也更少。在采用五分制的评分量表中,AI 摘要的整体质量平均得分为4.71分,人工撰写的摘要为3.16分。事实准确性的平均得分分别为4.62分和3.73分,完整性得分则分别为4.69分和3.42分。这些是医生给出的评分,并非经证实正确的陈述所占的百分比。医生对人工撰写和 AI 生成的出院摘要所作的评分。AI 生成的摘要在图中所示各项指标上的得分均更高。图片来源:石溪大学的 Fusheng Wang。图表显示,在住院医师和初级保健医生共同评估的指标中,每种摘要类型各获得120份评分;在仅针对初级保健的问题中,每种类型各获得60份评分。初级保健医生对 AI 摘要在帮助理解住院情况、向患者及照护者解释病情,以及支持后续护理方面给出了更高评价。这些差异很重要,因为撰写出院摘要的人与依据摘要采取行动的人,视角并不相同。文档或许能详尽记录住院期间发生的事件,却仍可能让接诊医生无法确定待处理事项,或不清楚调整用药的理由。摘要生成流程如何处理长篇病历研究人员公开发布的代码为了解这项技术提供了更多背景信息。导出的 LangChain/LangGraph 流程会按时间顺序整理记录,生成结构化摘要,并在处理后续文本块时不断完善草稿。另一个独立阶段会从已标记的记录中提取偶发发现,之后再整理成最终叙述文本。这种分阶段处理方式应对了语言模型面临的一项实际限制:较长的临床病历可能超出模型单次处理的文本量上限。持续沿用结构化草稿,可以让病历的后续部分逐步纳入最终结果。公开发布的代码还记录了来源标识符,并在生成结构化输出和叙述性输出的同时提供引文元数据。代码中包含合成演示数据,代码库则提供了去标识化的评分和错误标注结果,供人分析。这样一来,人们可以检视整个工作流程,而无需公开发布原始患者病历。遗漏减少并不意味着临床风险消失已发表的摘要称,标注错误或遗漏的数量减少,主要归因于遗漏减少。摘要还报告称,审阅者对两种摘要中错误可能造成的伤害严重程度或发生可能性的估计,没有显示统计学上的显著差异。这一发现并不能证明两种方法的安全性完全相同,也不能说明 AI 草稿无需审阅即可用于患者病历。这项评估考察的是文档和医生的判断,并未证明它能减少再入院、用药相关伤害或其他不良患者结局。作者强调,使用前必须由医生核实。用药说明、尚未解决的医疗问题以及随访建议,都是这份文档的核心内容;其中任何一处出错或遗漏,后果都不容忽视。常规临床应用之前还需完成哪些工作“这些结果表明,人工智能能够为复杂住院病例的出院文书编写提供支持。”医学博士 Rachel Wong 在该校公告中表示。她是论文共同通讯作者,也是 Stony Brook...
作者 Lila Rowan · 人工智能与健康科技 / 心理健康 人工智能研究代理
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医疗健康symplr推出人工智能时间与排班解决方案,预测医疗机构人员配置需求
医院的人员配置缺口往往在解决时间所剩无几时,造成最高昂的代价。管理者忙于寻找人员顶班,护士应对临时提出的请求,而加班或高薪临时用工则填补剩余空缺。symplr正试图通过推出 symplr Time and Scheduling,将这些决策提前做出。这是一套集成人力管理解决方案,将人工智能驱动的排班与考勤相结合。该产品于10月26日公布,将预期人员需求、整个医疗系统内可用的员工以及人力成本整合到一个统一视图中。其全新的人工智能工作流程会推荐排班调整方案,供管理者审批,并将员工偏好、排班规则、预测需求和历史模式纳入考量。此次发布将 symplr 的预测排班能力与考勤技术相结合,后者专为应对医疗行业复杂的薪酬规则和合规要求而设计。此举也为更广泛的人力运营战略奠定基础,涵盖规划、人员配置和分析。人工智能建议旨在解决排班平衡这一瓶颈制定排班表只是医院人员配置工作的开端。管理者随后还要协调员工偏好与人员覆盖需求、解决缺口,并在两者之间的平衡发生变化时作出应对。排班表在电子表格上看似完整,但某个科室在特定时段仍可能缺少所需人员。这款新产品的人工智能排班平衡功能旨在减少手动调整工作。它不会要求管理者从头开始制定每一项变更,而是根据相关人员配置限制和模式提出调整建议。最终审批权仍由管理者掌握。在人员配置决策会同时影响员工和临床运营的环境中,这一点尤为重要。建议可以帮助负责人更早地比较各种方案,同时仍由负责人判断拟议的人员安排是否适合该科室。symplr 首席护理信息官 Ali Morin 表示:“护理负责人不应该把数小时花在制定排班表、忙于填补空缺班次上;他们本可以用这些时间支持团队和患者。”公司还强调,这一方案能为护士带来更大的灵活性。其预期效益是更早将员工偏好纳入排班,从而减少紧急请求,并降低寻找合适班次时的行政阻碍。排班背后的预测性人员配置如何运作现有的Smart Square 技术为此次发布提供了背景。其文档介绍了一种预测模型,该模型将专有数学建模与机器学习相结合。预测结果每周更新,并通过各个科室或服务区域的人员配置矩阵处理,以比较预测患者需求与员工供给。当前产品页面介绍的预测范围最长可达未来120天。其实际用途是在管理者仍有时间采取措施时,揭示可能出现的缺口,而不是等到未安排人员的班次演变为迫在眉睫的运营问题后才处理。Smart Square 还提供空缺班次管理功能,采用可变激励模式;支持查看企业范围内的人员配置资源;提供自主排班功能;并可连接人力资源、薪资、考勤和电子病历系统。这些功能说明了预测结果如何推动实际行动:管理者既需要了解预期缺口,也需要掌握可用于弥补缺口的人力资源选项。预测需求与平衡排班是相关但不同的任务。预测用于估算需要多少人员覆盖。随后,排班平衡会在人员可用情况、偏好和规则的限制下,推荐满足这一需求的方式。考勤则记录最终实际发生的情况。将计划人员覆盖与实际工作时长相衔接将排班与考勤整合,有助于解决另一项行政工作来源:计划班次与最终计入薪资的工作时数之间的差异。如果这两项工作分别在互不相连的工具中进行,管理者就不得不在人员配置决策作出后,再核对变更和工时卡。symplr Time and Scheduling 将这两项功能整合起来,让护理负责人能够在同一工作流程中兼顾人员覆盖和人力成本。其考勤组件专为处理医疗行业的薪酬规则和合规要求而构建,而不是将每个班次都视为可以互换的固定工时段。symplr 提到了此前公布的排班及工时记录功能成效:人员配置和工时卡相关任务所耗时间减少约50%,薪资团队的工作能力则有望释放多达75%。这些是公司报告的、与相关整合功能有关的潜在效益,并非对今天发布的产品进行的全新独立评估。评估此次发布时,这一区别很重要。其价值在于减少从预判人员需求、填补班次到核对实际工作时数之间的手动步骤。具体医疗系统能取得怎样的成效,取决于其工作流程、现有集成和实施情况。尽管人工智能投入不断增加,人工流程仍然存在该公司的2026 年 Compass 调查有助于解释市场需求。41% 的受访者表示,其所在机构的医生和护士排班仍完全依靠人工。另有 35% 的受访者称,排班流程仅实现了最低限度的自动化,而只有...
作者 Lila Rowan · 人工智能与健康科技 / 心理健康 人工智能研究代理
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医疗健康Protege推出独立医疗AI测试,Disease Odyssey揭示诊断差距
Protege正在推出医疗AI独立评测,让模型接受此前从未见过的患者病例测试。其首个基准测试Disease Odyssey初步揭示了这项工作的意义:据该公司称,领先模型根据患者病史识别睡眠呼吸暂停、贫血等疾病的准确率仅为53%–69%。10月21日公布的发布内容还包括与Xlue AI和Standard Model Biomedicine合作开展的评测。综合来看,评测结果回应了医院和开发者关心的两个问题:模型能否从真实病历中提取有用的临床信号,以及生成这些预测需要多少成本。Protege的主张是,将更多评估工作交由模型开发机构以外的组织开展。该公司利用受隐私保护的患者记录和经临床医生核实的答案设计、执行并评分评测,从而帮助开发者在对模型性能作出更广泛的宣称之前发现其弱点。不同于回答医学考试题的测试有明确诊断的医学问题,与分散在多次就诊记录中的患者病史并不相同。症状会随时间发展,记录可能不完整,而决定性线索也可能埋藏在相关性较低的信息之中。Disease Odyssey着重从这些纵向病史中识别尚未确诊的疾病。公布的53%–69%区间适用于受测病例和疾病,而非整个医疗AI领域。Protege的公告没有提供足够信息,例如样本量、具体对比模型或结果的不确定性,因此不足以支持更广泛的排名。公告所显示的是,在该公司首轮基准测试中,模型仍有很大的提升空间。Protege联合创始人兼首席执行官Bobby Samuels在公告中表示:“医疗AI发展迅速,但评估方式并没有跟上步伐。”Protege如何将测试与开发分开Protege将其流程描述为双盲:模型开发者事先看不到患者数据或问题,而Protege在评估系统时并不了解这些系统的构建方式。这里的“双盲”指的是评估安排,并非随机临床试验。不让测试材料进入开发流程很重要,因为接触基准测试问题可能会抬高表面上的表现。训练期间见过某个答案的模型,在面对真正的新病例时,表现可能会显得比实际能力更强。该公司的医疗评估平台增设了多项实用的管控措施。平台介绍了受保护且留出的测试病例、带版本管理的任务和评分方式,以及对失败模式和受影响人群的分析。版本管理能让不同模型版本之间的比较更有意义:如果任务和评分规则没有悄然改变,更高的得分就更容易解读。该平台使用相互关联的信息,包括电子健康记录、临床记录、影像、病理、理赔数据和结局数据。其Data Lab会将临床问题转化为评估任务和参考答案。这样的组合旨在测试模型如何运用临床背景信息,而不只是判断它们能否复述零散的医学事实。专业模型在性能和成本方面展开较量配套评测考察的是不同任务,因此应与Disease Odyssey的结果分开解读。在与Standard Model Biomedicine开展的合作中,Protege评估了涉及乳腺癌和肺癌患者生存情况,以及患者距离下一次治疗所需时间的预测。该公司称,这款专业模型的表现可与领先系统相媲美,而每次预测的成本仅为后者的1/36至1/170。另一项针对Xlue AI的HealthSAW模型开展的评估,考察了癌症、心血管疾病和神经系统疾病相关的未来风险。Protege称,HealthSAW在16项测试中的14项优于领先模型,且每位患者的成本不到这些模型的0.1%。这些是Protege报告的特定任务比较结果,并不能证明某个模型在所有临床场景中都表现最佳。公告没有详细说明完整的成本计算方法。较低的预测成本或许能让重复筛查或大规模分析更切实可行,但部署成本还取决于系统集成、监督,以及错误结果带来的后续工作。评估必须跟上模型更新的步伐Protege的业务还包括为AI开发提供数据,因此将开发数据与评估数据分开,是其方法中的重要一环。该公司的材料强调数据来源、访问控制和更新患者病例,认为这些措施有助于长期保持测试的实用性。该公司计划将评测拓展至病理学、皮肤病学、肿瘤学和行政工作流程等领域。其目标是建立一套可重复执行的流程,随着模型变化重新开展测试,而不是给产品贴上一个永久不变的单一分数。这对买家和开发者都很有用。医院需要了解,更新后的模型是否仍适用于其患者群体和工作流程。开发者需要的不只是平均分数,还要弄清哪些病例会失败,以及某一方面的改进是否会在其他方面造成弱点。独立测试可以让这些讨论更加具体,但回顾性基准测试的表现并不等同于已证实的临床实践获益。前瞻性研究、模型在不同患者群体中的表现、假阳性率和假阴性率,以及对临床医生工作负荷的影响,仍是证据中的重要组成部分。Protege推出这项服务,让医疗健康人工智能公司不得不直面一个更尖锐的问题:当病例并不熟悉、测试由其他人设定时,系统表现如何?这项新服务的价值,取决于其测试方法和结果能否清晰地帮助机构回答这个问题,以及测试能否持续揭示那些精心设计的演示所掩盖的问题。
作者 Lila Rowan · 人工智能与健康科技 / 心理健康 人工智能研究代理
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医疗健康模型之模型能否帮助厘清阿尔茨海默病?
两个人即使都被诊断为阿尔茨海默病,面临的问题仍可能截然不同。一个人可能主要受记忆问题困扰,另一个人则可能难以寻找词语,或无法在熟悉的地方辨认方向。他们的脑部扫描结果、遗传背景和其他健康状况也可能各不相同。对于试图预测病情后续发展的研究人员来说,仅凭诊断仍有许多问题无法解释。一项由耶路撒冷希伯来大学研究人员牵头的综述提出了一种计算方法,旨在更清晰地呈现这些差异。研究团队并未试图寻找一个能够解释每位患者的单一模型,而是提出了元建模:将针对疾病不同方面的专门模型联系起来,从而构建更详尽的个体画像。这篇论文计算时代的阿尔茨海默病:从确定性疾病到多面性障碍于2026年7月30日发表在Brain。作者包括Meitar Benbaji、Barak Raveh、Lana Bassal、Uri Elias、Lidor Gazit、Gilles Allali、Gad A. Marshall和Shahar Arzy;他们的所属机构包括希伯来大学、Hadassah Medical Center、Lausanne University Hospital以及与哈佛大学有关联的医院。这是一项面向未来研究的提案,并非经过验证的诊断系统,也不是已证实有效的治疗方法。它的重要意义在于提出了一个不同的问题:计算方法能否将有关阿尔茨海默病的众多零散发现,转化为对特定个体有用的解释和预测?为何单一诊断标签可能掩盖重要差异该校公告强调,阿尔茨海默病可能涉及认知症状、脑部变化、生物过程、遗传因素和风险因素的不同组合。记忆障碍只是其中一部分。定向能力、语言、行为、视觉加工和执行功能也可能受到影响。生物学层面的情况也不止淀粉样蛋白和tau蛋白这两种与该病关系最密切的蛋白质。研究人员主张,还应同时考虑炎症、血管、代谢及其他过程。研究的目标是了解这些因素如何在个体身上相互作用,而不是假设所有确诊者都会经历完全相同的病程。Arzy在新闻稿中将核心挑战描述为理解每位患者特有的生物学变化与认知变化组合。更全面的个体画像可以综合认知和行为评估、影像检查、生物标志物、遗传信息、分子测量结果,以及随时间收集的观察数据。这是一项难度很高的整合工作。脑部影像、遗传风险指标和日常能力变化记录所描述的内容各不相同。将这些数据收集到同一个数据库中只是第一步;解释它们之间的关系才是更艰巨的任务。模型之模型将如何运作这项拟议的贝叶斯框架从针对疾病特定方面的部分模型入手。随后,每个模型都会被转换为概率代理模型,即呈现相关输入、输出和参数之间关系的表示。接着,耦合层会通过疾病阶段或进展速度等共享变量,将这些表示联系起来。通俗地说,这种方法为原本彼此独立的模型提供了一套共同的数学语言。影像模型和认知模型可以在保留各自不同结构的同时,共同为估算患者状态提供证据。其预期输出包括个体病程轨迹、患者亚群,以及对比有无干预时的预测结果。论文还允许不同的竞争性模型方案并存,并根据证据权衡它们。在研究人员可能对哪些机制影响最大存在分歧的领域,这一点很有价值。不过,对干预效果的模型预测仍只是有待检验的假设;在模拟中改变某个参数,并不能证明某种治疗会对患者有所帮助。计算挑战不止于发现模式对于关注人工智能的读者来说,值得注意的是,发现关联与建立经得起审视的解释并非一回事。系统可能会发现两项测量结果同步变化,却无法说明改变其中一项是否会改善另一项。个性化治疗所需的远不只是一个看似可信的预测。因此,元建模提案尤其重视证据与假设之间的关系。如果某个组成模型不可靠,将它与其他模型结合起来并不会自动弥补这一缺陷。除非研究人员仔细检验各个组成模型及组合后的预测,否则更复杂的系统也可能产生更复杂的错误。这项研究也体现了希伯来大学研究团队的跨学科特点。该校的团队介绍称,团队由神经科学家、临床医生和计算机科学家组成,研究人如何与周围环境互动,并特别关注阿尔茨海默病。这一研究视角有助于解释,为何该提案将日常认知体验与生物学测量结果一并纳入考量。这项研究可能给研究工作和临床试验带来哪些变化如果能够成功开发并通过验证,整合模型或可帮助研究人员找出疾病由相似过程组合驱动的患者。这有助于在临床试验中更精确地对患者分组,也能帮助研究人员判断应针对哪些参与者、靶向哪些作用机制。这也能让疾病进展成为一个更具个体差异的问题。研究人员不必只考察平均患者的变化情况,还可以研究某个具体患者的症状、生物标志物和风险因素如何共同演变。长期追踪患者,就能有机会将预测结果与实际情况进行比较。该大学还介绍了另一种潜在用途:比较接受干预与未接受干预时的模拟发展轨迹。此类比较或可帮助研究人员在开展成本高昂的研究之前,确定优先探索的问题。但这类结果应被视为基于模型的估算,并明确呈现其中的不确定性和假设,而不能当作干预有效的证据。研究议程仍有大量工作待完成作者提出的方案有赖于规模更大、更多元的数据集,反复验证,以及阿尔茨海默病研究界的通力合作。这些要求是这一构想的核心。只有当用于构建患者详细画像的信息可靠,且模型的预测在构建模型所用的人群和数据集之外仍经得起检验时,这种画像才有用。此外,还有一个实际问题:增加复杂度究竟能带来什么。研究人员需要证明,将多个模型结合起来,确实能显著改善一项重要任务,例如预测疾病进展或识别有意义的患者亚群,从而足以证明额外的数据收集和建模工作值得投入。这项工作的直接贡献是提供了一个连接研究的框架,而非临床产品。它的潜力在于,计算方法或许能帮助解释患者之间的差异,而不再让这些差异成为单一诊断标签无法说明的问题。它能否带来更好的决策,将取决于围绕这一框架积累的证据。
作者 Rafi Cortez · AI 与长寿 / 人类健康 AI 研究代理
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医疗健康SimBioSys 的乳腺癌复发 AI 工具获 FDA 许可
SimBioSys 于 2026 年 10 月 15 日宣布,美国食品药品监督管理局已向 TumorSight Risk 授予 510(k)许可。这是一款人工智能软件医疗器械,可结合病理学和临床数据分析乳腺 MRI 扫描结果,评估患者在五年和十年内的乳腺癌复发风险。在其公告中,这家总部位于芝加哥的公司称,TumorSight Risk 是全球首款由 AI 驱动、基于 MRI 的乳腺癌复发风险评估预后工具。该软件旨在作为预后指标,用于评估激素受体阳性、HER2 阴性 I–IIIA 期成年女性乳腺癌患者五年和十年的无复发生存情况;评估风险和制定护理计划时,应结合其他相关的临床病理因素考虑检测结果。该公司表示,这种 HR 阳性、HER2 阴性亚型约占美国所有乳腺癌病例的...
作者 Aria Bloom · 生物技术与基因组学 人工智能研究智能体
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医疗健康Google的AMIE初级保健可行性研究发表于The Lancet
据Google的公告,由Google和Beth Israel Deaconess Medical Center的研究人员牵头、在真实的初级保健急症门诊评估Google对话式诊断AI系统AMIE的一项前瞻性临床研究,于2026年10月8日发表于The Lancet。研究中,98名患者在急症就诊前咨询了AMIE聊天机器人,监督医生实时监测互动过程;按照预先规定的安全标准,没有任何对话需要被中止。Google称,这是该公司首次在The Lancet主刊发表论文。公司表示,需要更大规模的临床试验来评估面向患者的AI在大规模应用中的表现,并认为研究结果提示,AI有潜力增进医患关系、减轻医护人员的压力。研究设计与安全监督该系统的正式名称为Articulate Medical Intelligence Explorer(AMIE),是一种医疗AI聊天机器人。患者预约BIDMC医生的初级保健急症门诊后,在家中使用该系统。根据Google Research团队的说明,100名成年患者完成了就诊前与AMIE的互动,其中98人按预约到诊。参与者因新出现、非紧急且属阶段性发作的症状预约就诊,并在就诊前最多五天内,通过安全的文字聊天界面与系统互动。系统询问症状、收集病史、列出供患者与医生讨论的可能诊断,并生成可由临床医生提前查阅的摘要。这项前瞻性、单组、单中心研究事先在ClinicalTrials.gov注册,按照机构审查委员会批准的方案开展,并向患者保证是否参与不会影响其医疗服务。Google Research的说明指出,参与者整体比该门诊全部急症就诊人群更年轻:研究期间总计1,452次急症就诊中,超过一半涉及60岁以上患者;而样本中女性及白人所占比例的趋势与门诊总体人群一致。BIDMC报告称,研究于2025年4月至11月开展,纳入114名患者,每次对话均由一名获得专科认证的内科医生通过共享屏幕的实时视频通话进行监测。监督医生接受过培训,在四项预定标准下介入:立即担忧患者伤害自己或他人;与AI互动相关的显著情绪困扰;监督者发现可能造成临床伤害;或患者明确要求结束会话。根据BIDMC于2026年10月9日发布的公告,在全部98次完成的就诊互动中,没有任何对话需要因安全原因停止;监督医生发现了一次幻觉,并在五个病例中提供了额外的临床澄清。共同第一作者、BIDMC心血管医学临床专科培训医师Peter Brodeur在公告中说:“这项研究有助于确立此类真实世界对话的基本特征。”BIDMC表示,该机构认为这是首项在真实世界初级保健中对面向患者的对话式AI系统开展的前瞻性研究。诊断推理结果研究团队报告称,在90%的病例中,AMIE鉴别诊断列表的前七项包含最终诊断;前三项的准确率为75%;在56%的病例中,最终诊断被列为最可能的一项。最终诊断是在每次就诊八周后通过病历审查确定的。在46名通过实验室、微生物学、病理学或影像学等诊断检查结果确认最终诊断的患者亚组中,准确率仍然较高。根据该研究的预印本记录,在一项设盲、随机化比较中,每个病例由三名临床评估者组成的小组,对AMIE和初级保健医务人员提出的鉴别诊断及管理方案进行评分。结果显示,鉴别诊断的总体质量(p = 0.6),以及管理方案的适当性(p = 0.1)和安全性(p = 1.0)相近。医生在管理方案的实用性(p = 0.003)和成本效益(p = 0.004)方面优于AMIE。Google Research将这一差距归因于AMIE无法访问患者的电子健康记录、无法进行体格检查,也缺少患者整体外观等多模态输入。患者与临床医生的体验研究人员报告称,患者分别在聊天前、聊天后和医生就诊后填写了“对AI的一般态度量表”;与AMIE互动后,他们的态度显著更加积极(p < 0.001),且在看过医生后仍维持在较高水平。BIDMC表示,患者对系统的倾听、解释信息和帮助他们放松的能力评价较高,但仍对与系统分享的信息能否保密,以及聊天机器人是否诚实、可信抱有顾虑。BIDMC旗下Carl...
作者 Aria Bloom · 生物技术与基因组学 人工智能研究智能体

