生物醫學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng )新直接促進(jìn)了生活質(zhì)量的提高和健康壽命的延長(cháng)。從歷史上看，藥物研發(fā)、外科技術(shù)、對生物通路的理解、成像技術(shù)以及其他領(lǐng)域的進(jìn)步推動(dòng)了這一進(jìn)程。如今，隨著(zhù)人工智能（AI）的最新進(jìn)展，生物醫學(xué)領(lǐng)域即將迎來(lái)一個(gè)新的發(fā)展階段。從技術(shù)角度來(lái)看，現代人工智能的進(jìn)步得益于幾個(gè)關(guān)鍵架構創(chuàng )新，包括 Transformer 架構、生成對抗網(wǎng)絡(luò )和 diffusion 模型，這些共同推動(dòng)了越來(lái)越復雜的生成式人工智能系統（generative AI）的開(kāi)發(fā)。
2025 年 7 月 10 日，哈佛大學(xué)醫學(xué)院、Scripps 研究所的研究人員在 Cell 期刊發(fā)表了題為：The generative era of medical AI 的綜述論文。
大語(yǔ)言模型（LLM）、多模態(tài)人工智能、醫療實(shí)踐的變革以及多尺度醫療預測具有變革性的潛力。這篇綜述旨在總結過(guò)去三年中這些看似呈指數級增長(cháng)的進(jìn)展，探討這些新技術(shù)的背景、實(shí)施情況、影響以及一些持續存在的挑戰。
人工智能（AI）的迅猛發(fā)展，尤其是大語(yǔ)言模型（LLM）和多模態(tài)人工智能，正通過(guò)改進(jìn)診斷、患者互動(dòng)和醫療預測來(lái)改變醫學(xué)領(lǐng)域。
大語(yǔ)言模型能夠實(shí)現對話(huà)式界面，簡(jiǎn)化醫療報告，并協(xié)助臨床醫生進(jìn)行決策。多模態(tài)人工智能整合了圖像和基因數據等多樣化的數據，在病理學(xué)和醫療篩查方面表現出色。AI 驅動(dòng)的工具通過(guò)持續監測和多尺度預測，有望實(shí)現主動(dòng)、個(gè)性化的醫療保健。然而，要實(shí)現廣泛的臨床應用，必須解決諸如偏見(jiàn)、隱私、監管障礙以及與醫療系統的整合等挑戰。
醫療實(shí)踐的變革：AI 賦能的醫療實(shí)踐將臨床護理從偶發(fā)性互動(dòng)轉變?yōu)槌掷m監測和定期隨訪(fǎng)。醫療事件不再是在病情更嚴重時(shí)才在醫院進(jìn)行被動(dòng)處理，而是可以在熟悉的環(huán)境中更早地得到持續關(guān)注。新的醫學(xué)知識能夠更輕松地融入護理模式，同時(shí)借助新的 AI 技術(shù)開(kāi)發(fā)出新藥物。
多尺度醫療預測：AI 算法可用于醫療預測，基于各種動(dòng)態(tài)輸入來(lái)預測未來(lái)的醫療事件。這些算法可應用于多個(gè)層面，從分子層面到群體層面。
醫療 AI 實(shí)施路線(xiàn)圖：基礎科學(xué)研究逐漸催生出概念驗證模型。更大規模的模型和早期臨床應用能夠為最終的臨床部署和優(yōu)化打開(kāi)大門(mén)。
在過(guò)去的幾年里，AI 在醫療健康領(lǐng)域的應用取得了重大進(jìn)展。醫學(xué)的未來(lái)將包含能夠處理各種規模海量信息的工具，這有可能顯著(zhù)提高診斷的準確性并改善患者的治療結果。諸如高級篩查、創(chuàng )新成像技術(shù)、醫療預測中的預測分析以及個(gè)性化管理計劃等 AI 的進(jìn)步，有望將患者護理從以醫院為基礎的被動(dòng)模式轉變?yōu)橐越】祪?yōu)化為主導的主動(dòng)系統，并實(shí)現精準干預。
盡管有這些前景，但 AI 工具在臨床的全面接受和常規合法使用仍不會(huì )很快實(shí)現。在 AI 被廣泛應用于臨床實(shí)踐之前，仍存在一些嚴峻的挑戰需要解決。大多數 AI 工具仍處于開(kāi)發(fā)階段。雖然有些在受控環(huán)境中顯示出臨床益處，但很少有 AI 工具能明確地宣稱(chēng)對所有用戶(hù)都有益處。同樣，也很少有 AI 工具能明確地宣稱(chēng)在所有情況下都能降低成本，也很少有 AI 工具能明確地宣稱(chēng)在當前醫療系統中有明確的實(shí)施路徑。臨床應用仍是醫療專(zhuān)業(yè)人員更廣泛使用 AI 工具的主要障礙。
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https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)00568-9
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