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      斯坦福2026AI醫療報告:8大觀點炸翻行業,中國企業殺入全球前三!

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      4月14日,斯坦福大學以人為本人工智能研究院(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence,簡稱“斯坦福HAI”)發布了重磅年度報告《2026 年人工智能指數報告》(The 2026 AI Index Report)。


      報告 自2017年以來已連續更新了9年,是成為人工智能領域最全面的年度快照,有“AI體檢單”之稱。

      報告長達423頁,下文中我們重點概括了“第六章-醫學”部分,內容概述了人工智能在醫學領域的進展,包括科學發現、臨床應用、患者參與度及倫理考量。


      小模型碾壓大模型

      報告首先關注到分子生物學領域,并提出了核心觀點:較小的模型表現優于較大的模型。

      2024年至2025年間AI蛋白質研究增長了約71%,其中蛋白質語言模型(PLMs)被著重強調,該領域正在從規模競爭轉向模型效率和專業化的比拼。


      報告還特別提到兩個例子,分別是僅有1.11億參數的蛋白質語言模型MSAPairformer在權威榜單ProteinGym上優于多個億級參數的巨無霸;

      以及擁有2億參數的基因組模型GPN-Star,表現優于擁有400億參數的模型。


      虛擬細胞一夜崛起

      虛擬細胞模型是2025年最熱門的全新領域,僅PubMed出版物數量就增長了50%,其中Arc研究所的Evo 2、STATE以及DeepMind的AlphaGenome是最受關注的產品。


      這些模型旨在預測細胞對藥物和基因變異的反應,而無需進行濕實驗室實驗,在藥物開發的臨床階段具有極大應用潛力。

      不過目前的該領域系統仍需通過實驗進行驗證,且訓練方法和數據管理仍然是性能的重要決定因素。


      AI為醫生節省了83%時間

      臨床人工智能已經從試點階段發展到企業級部署,其中能夠從患者就診記錄中自動生成臨床記錄的AI筆記工具是最典型的應用。

      在多個醫院系統中,醫生們在書寫病歷上的時間減少了多達83%,其中Northwestern Medicine更實現了高達 112% 的投資回報率。


      258款AI器械獲批 中國企業殺入前三

      截至2025年9月,FDA批準了258 款人工智能醫療設備,超過了此前所有全年總數。具體到廠商上,GE Healthcare以93個設備領先,其次是西門子(82個)以及來自中國的聯影醫療(38個)。


      但絕大多數獲批產品是依賴現有安全性和功效證據(而非新的隨機試驗)的設備改造途徑進入市場的,僅有2.4%的設備擁有由隨機試驗數據支持的臨床研究支持。


      AI Agent戰勝人類醫生

      自主和半自主的Agent已成為AI醫療領域的一項重大成果。

      該領域最大的成果來自于微軟AI醫療診斷工具MAI-DxO,在304個《新英格蘭醫學雜志》刊登的復雜病例中以85.5%的驚人準確率,擊敗了未借助任何輔助工具的人類醫生(成績僅為 20%)。


      在微軟的AI診斷編排器(MAI-DxO)配合OpenAI的o3聯合使用的情況下,多代理框架能提升7%-60%的診斷準確性,優于單代理基線。


      84%健康搜索已被AI統治

      人工智能生成的摘要如今出現在84%-92%的與健康相關的谷歌搜索結果頂部。


      其中92%癥狀與常見的健康問題會觸發AI概覽功能,其次是關于治療方案與病情狀況的查詢。這些概述如今已成為健康信息搜索中的常規功能,影響著用戶對自身問題的初始解讀。


      數字孿生值得關注

      學術界對醫療數字孿生的研究興趣正在迅速增長,出版數量從2015年的接近0增加到2025年的372篇,而且在已進行試驗中,早期成果均顯示出良好前景。

      在一項針對150名糖尿病患者的隨機試驗中,71% 的受試者在一年時間內成功實現了血糖水平的健康穩定,同時還能安全地減少用藥量。


      數據仍是AI天花板

      與其他領域一樣,AI生命科學模型的開發也正日益受到數據而非架構方面的瓶頸制約。

      隨著共折疊模型如今涵蓋了蛋白質數據庫中所有結構類型,2025年該領域開始轉向基于人工智能預測結構的精煉數據集,并借助綜合實驗數據源進行訓練,從而將訓練數據集的規模從數十萬條目擴展至數千萬。

      說到最后:

      此外報告還涉及了醫療倫理領域。2025年醫學人工智能出版物中關于倫理問題的討論內容已增加了一倍多,但相關討論范圍較為狹窄。

      治理問題在討論中占據主導地位,而算法問責制、生物安全及全球衛生公平性等問題則仍未得到充分探討。

      報告原文:https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report/medicine


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