阅读文摘 今年,我们举办首期【AI医学和智慧医院赴美考察交流项目】是以AI技术在临床医学领域应用为主题,在考察交流哈佛大学医学院AI技术应用的同时,我们也关注了2024年哈佛医学院系统的创新研究成果和突破性发现(诺奖级发现),包括首次揭示一些生物现象加深对疾病机制的理解,指导创新疗法研发,利用AI解决医学科学和医疗保健方面的挑战等。 以下是哈佛医学院评选出来的2024年最引入关注的十项医学研究大事件: 01 首次将经过基因编辑的猪肾移植到人体 02 AI技术有助于提升医生技能吗? 人工智能AI辅助工具对影像像科医生的表现有帮助吗?这取决于医生。研究发现,不同的放射科医生对AI辅助应用的体验不同——一些人得到了帮助,而另一些人则受到了“伤害”。 03 住院医生的考试成绩与患者生存率相关 住院医生考试成绩与患者生存率相关:研究发现新医生的考试成绩在很大程度上反映了他们临床诊治患者的表现——考试分数越高,患者死亡或再次入院率越低。这些结果证实临床资质考试不仅衡量知识,也直接转化为诊疗患者的工作能力和技巧。 04 用于治疗癌症的新型AI辅助工具 分析肿瘤微环境特征的模型标志着在支持诊断、指导精准治疗选择和预测多种癌症类型生存率,以及加快识别某些患者从癌症标准化治疗不获益的情形等,迈出了重要一步(这是我们考察AI医学项目之一)。 Dr. Kun-Hsing Yu领导的AI研发团队开发出一种灵活、多功能的类似 ChatGPT的AI辅助平台,可以执行广泛的癌症评估决策支持。 05 再生医学:长出肢体出奇简单方法 ![]() 06 更准确地测量肺功能 医疗保健人员估计肺功能的方式去除种族因素,一项分析方法估计了对所有患者的影响。使用种族定义什么是正常、变异以及什么被归类为损伤或疾病的影响,具有深远的临床、财务和职业影响。 07 发现BRCA1基因的一个错误拷贝助长乳腺癌 研究发现肿瘤抑制基因BRCA1的一个缺陷拷贝就足以使乳腺细胞更容易患上癌症并引发肿瘤生长。这一结果颠覆了当两个突变拷贝存在时就会引发癌症这一流行观点。这一发现为癌症的预防提供了新线索。 08 发现为什么脑胶质瘤容易复发? 研究人员确定了最常见脑癌相连的神经元,从而深入了解导致其形成和扩散的因素,并为确定新治疗策略以阻止其复发奠定了基础。通过揭示神经胶质瘤-神经元相互作用的驱动因素并识别独特的机制,发现了阻断这些相互作用的策略,从而有可能阻止肿瘤生长并防止其复发。 09 利用AI重新利用老药治疗罕见疾病 10 驯服了曾经致命的西方马脑炎 ![]() |
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