University of California, Los Angeles

医学领域的人工智能（AI）技术正迎来分水岭时刻！长期以来，专有大型语言模型（如GPT-4）在临床诊断任务中占据主导地位，而开源模型因性能不足被视为“备选”。然而，发表在JAMA Health Forum的一项最新研究颠覆了这一认知：开源大模型首次在复杂诊断挑战中与GPT-4平分秋色，甚至在某些指标上略胜一筹！这项研究为医疗AI的“去中心化”发展提供了关键证据，也点燃了开源技术替代专有模型的希望。研究背景——医学诊断中的AI竞赛医学诊断是一项复杂且高风险的任务，准确的诊断对于患者的治疗和预后至关重要。近年来，大型语言模型（LLM）在医学领域的表现令人瞩目，它们能够回答医学选择题、展示临床推理能力，甚至为复杂病例提供鉴别诊断。自2023年3月发布以来，GPT-4作为专有模型的代表，在医学任务中表现出色，并被广泛应用于医疗保健领域。然而，开源模型的潜力尚未被充分挖掘。尽管早期的开源模型在性能上不如专有模型，但随着技术的进步，这一局面可能改变。Meta公司推出4050亿参数的Llama 3.1，研究者首次将这一“前沿开源模型”与GPT-4直接对比，测试两者在复杂诊断病例中的表现，探索开源模型是否已具备临床实用价值。研究方法——用真实病例“硬核”比拼这是一项比较研究，通过将开源LLM和封闭源LLM在相同的病例样本上进行测试，对比两者在生成鉴别诊断方面的表现。研究团队选取了两组病例：病例集1：70例来自麻省总医院的复杂诊断挑战案例（曾用于评估GPT-4）；病例集2：22例2024年新发布案例（确保模型无法通过记忆答题）。两组病例均来自《新英格兰医学杂志》的“麻省总医院病例报告”，涵盖呼吸、神经、免疫等多领域疑难杂症。模型需根据病例描述生成鉴别诊断列表，并由两名医生独立评分（1-5分，分数越高质量越好），分歧通过讨论解决。评估过程中，模型不允许访问互联网。研究结果——开源模型表现超预期1、诊断覆盖率：在病例集1中，开源LLM将最终诊断纳入列表的比例为70%（49/70），专有LLM为64%（45/70），无显著差异（P=0.35）；在病例集2中，开源LLM的覆盖率达73%（16/22）。2、首诊准确率：开源LLM在病例集1中的首诊正确率为41%（29/70），专有LLM为37%（26/70）；病例集2中，开源LLM首诊正确率进一步提升至45%（10/22）。3、质量评分一致性：开源LLM的评分一致性更高（78%病例达成共识，κ=0.69），而专有LLM仅为66%（κ=0.39）。4、典型案例对比：开源模型胜出：在“肺和肝脏朗格汉斯细胞组织细胞增生症”病例中，开源LLM正确列出诊断，而专有LLM误判为“嗜酸性肉芽肿性多血管炎”；专有模型胜出：在“神经梅毒”病例中，专有LLM准确识别，而开源LLM误判为“Cogan综合征”。讨论——开源模型的潜力与挑战这项研究的意义在于，它首次证明了开源模型在复杂医学诊断任务中能够与GPT-4等专有模型相媲美。这一发现为医疗机构提供了一种新的选择，使它们能够在不牺牲数据隐私和灵活性的情况下，部署高性能的定制模型。然而，研究也存在一些局限性。首先，关于大型语言模型训练数据的细节并未公开，这限制了对模型性能的全面评估。其次，研究仅评估了单一的诊断任务，未模拟真实临床环境，如电子健康记录的分析。未来的研究需要在更广泛的临床场景中验证这些模型的性能。此外，研究的样本量较小、统计能力有限，可能影响对模型差异的准确评估。未来展望——医疗AI进入“开源时代”？这项研究标志着开源大模型正式加入医疗AI竞技场。尽管专有模型仍具优势，但开源技术的崛起为医疗机构提供了更灵活、更安全的选择。未来，结合领域知识微调的开源模型，或将成为临床决策支持的“标配工具”。然而，正如任何新兴技术一样，AI在医学诊断中的应用也面临着伦理、隐私和监管等方面的挑战。如何在推动技术进步的同时，确保患者的利益和数据安全，将是未来研究和实践中的重要课题。当技术透明性与诊断准确性兼得时，医疗AI的真正革命或许才刚刚开始。参考文献：Buckley, Thomas A., et al. “Comparison of Frontier Open-Source and Proprietary Large Language Models for Complex Diagnoses.” JAMA Health Forum, vol. 6, no. 3, Mar. 2025, p. e250040. Silverchair, https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1001/jamahealthforum.2025.0040撰文 丨 马德里的天空推荐阅读拒绝被AI取代的底气：新一代医生的"碳基竞争力"修炼手册给肿瘤拍写真？加州大学洛杉矶分校最新研究：Unfold AI精准估算肿瘤体积并预测前列腺癌治疗效果AI防"幻"指南：给大模型开一剂"验证特效药"

4月11日，第四届中医药抗衰老大会在2025乌镇健康大会期间拉开帷幕。大会以“科学抗衰老·解锁健康长寿密码”为主题，汇聚来自全球多个国家的专家学者，共同探讨抗衰老研究的前沿进展和未来图景。第四届中医药抗衰老大会现场01气络学说精气神理论引领中医药抗衰老突破近年来，抗衰老研究成为世界生命科学领域关注的前沿和热点。加州大学洛杉矶分校研究团队提出基于DNA甲基化数据的“表观遗传时钟”（Horvath’s Clock），通过血液等组织样本预测生物年龄；来自西班牙奥维耶多大学肿瘤研究所和法国巴黎大学的科学家在《Cell》杂志发表的综述论文，创造性提出了衰老的十二大标志物，进一步帮助人类理解衰老的发生、发展，以及如何干预衰老进程。而在中医药领域，抗衰老研究同样取得突破性进展。以中医气络学说精气神理论为代表的中医原创理论体系，从“精-气-神”整体观切入，揭示衰老的核心病机和系统干预路径。“肾精虚衰是衰老根本、元气亏虚是衰老关键、形神耗损是衰老表现。”大会主席、河北省络学创新医药研究院贾振华教授在《气络学说精气神理论指导中药抗衰老研究》报告中指出，肾之精气盛衰贯穿人的生、长、壮、老、已全过程，这让补肾精成为抗衰老的关键。在气络学说精气神理论的指导下研发的八子补肾胶囊，已通过系列研究证实可通过干预“减少衰老细胞”“维持线粒体稳态”“调节表观遗传”“维持干细胞活力”等生物学层面八大衰老标志物来延缓衰老并防治衰老相关的疾病，这与西方研究中衰老多机制交互作用的理论形成共振。河北省络学创新医药研究院贾振华教授在第四届中医药抗衰老大会上作学术报告由贾振华正在主持开展的国家重点研发计划项目“中医药现代化”重点专项“气络学说精气神理论指导中药抗衰老评价技术与整合机制研究”，围绕心、肺、脑、骨骼、肌肉等衰老疾病，构建多种衰老模型及多层次评价体系，确定最佳干预时空窗，通过多系统、多组织、多器官探讨中医药抗衰老生物学机制，揭示衰老核心病机生物学基础，致力于开辟中医药抗衰老干预老年病新途径。02中西方对话 共绘抗衰老科学蓝图中医药抗衰老的科学价值通过一系列高标准研究得到验证。2024年，发表于国际权威期刊《Phytomedicine（植物医学）》的随机双盲多中心临床研究显示，八子补肾能有效干预神经精神、皮肤毛发、骨骼肌肉、泌尿生殖等方面的衰老症状，受试者体倦乏力、腰膝酸痛、健忘失眠等与生活质量密切相关的衰老症状得到显著改善；同时，八子补肾组受试者的端粒酶活性——医学界公认“维系端粒稳定，进而抵御衰老”的金标准，比服用安慰剂的对照组提高76.7%。“整体与系统衰老同步发生，是多种老年性疾病高发的根本原因。”贾振华表示，衰老是机体各组织器官功能随年龄增长而发生退行性变化的过程，其本质是自我修复能力下降。全身衰老与系统衰老同步，不仅让人失去机体功能，也是罹患癌症、糖尿病和阿尔茨海默病的最大危险因素。现阶段的大量基础和临床研究已证实，八子补肾胶囊可以有效干预多系统衰老，对神经、视觉、皮肤、骨骼、循环等9大系统的衰老及相关疾病具有改善作用。中国工程院朱立国院士在第四届中医药抗衰老大会上作学术报告中国工程院朱立国院士指出，“中医延缓衰老的核心法则是使机体恢复阴阳平衡协调的状态，即脏腑的协调、形神的协调、人与社会、人与自然的协调。” 骨骼衰老发生的病因病机主要为肾精亏虚、气血不足等，多项研究证实，八子补肾这一补肾精药物可以显著改善从30到80岁人群肾精亏虚所致衰老症状，并有效改善骨骼微结构，提升骨强度，抑制骨吸收，提高骨质量，起到抗骨骼衰老作用。“当前，抗衰老路径呈现多样化趋势，而中医药也显示出其独特优势。”国际健康长寿医学学会副主席伊芙琳·比肖夫教授（Evelyne Y Bischof）表示，在其参与的研究中发现，八子补肾可以有效减少长期慢性压力给实验动物带来的脑部、肺部、骨骼肌和肾脏等主要器官的损伤，改善脑组织神经结构、抑制肌肉萎缩和纤维化。研究显示，相较于NMN的单靶点作用，八子补肾通过多途径协同机制展现出更全面的保护效应。“慢性压力是导致系统性衰老的关键机制之一，已成为影响现代人健康的重要因素，”她强调。会上，天津中医药大学边育红教授、中国轻工业化妆品重点实验室孟宏教授、南京医科大学倪春辉教授、络病理论创新转化全国重点实验室抗衰老研究中心侯云龙教授等多位专家学者作主旨报告，围绕气络学说精气神理论指导中医药抗衰老研究取得的最新成果展开深入探讨。03为健康老龄化提供“中医药方案”截至2024年年底，我国60岁及以上老年人口首次突破3亿人，占全国人口的22.0%。在深入实施积极应对人口老龄化国家战略的背景下，“中医药以其‘治未病、调根本、促平衡’的独特理念，成为应对衰老相关疾病、实现‘健康老龄化’的重要途径。”世界中医药学会联合会主席马建中表示。世界中医药学会联合会主席马建中在第四届中医药抗衰老大会上致辞此次大会上，《中医药干预衰老专家共识》正式发布。该《共识》由世界中医药学会联合会抗衰老专业委员会联合海内外致力于中医药干预衰老研究的多学科专家共同形成。在共识中，对气络学说精气神理论及八子补肾胶囊的作用机制作了进一步阐述。4月11日，在第四届中医药抗衰老大会上，《中医药干预衰老专家共识》正式发布资料显示，目前八子补肾胶囊相关科研成果已在国际期刊发表近二十篇SCI科研论文。随着人们对健康需求的不断提高，中医药的整体观、辨证论治的理念和独特的治疗方法，越来越受到国内外的关注和认可。从中医古籍到国际顶刊，气络学说精气神理论的抗衰老创新成果不仅是中医药现代化的缩影，更揭示了一条传统医学与现代科技深度融合的路径。用世界听得懂的语言讲好中医药故事，这场大会只是一个开始。文字来源：新华网客户端 喜欢我们文章的朋友点个“在看”和“赞”吧，不然微信推送规则改变，有可能每天都会错过我们哦~免责声明“汇聚南药”公众号所转载文章来源于其他公众号平台，主要目的在于分享行业相关知识，传递当前最新资讯。图片、文章版权均属于原作者所有，如有侵权，请在留言栏及时告知，我们会在24小时内删除相关信息。信息来源：搜药往期推荐本平台不对转载文章的观点负责，文章所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示暗示的保证。

在医疗技术飞速发展的今天，癌症治疗始终是医学领域关注的焦点。每一次治疗手段的革新、每一项检测技术的进步，都可能为无数患者带来生的希望。近日，美国加州大学洛杉矶分校的一项新研究显示，利用新型人工智能（AI）驱动软件——Unfold AI精准估算肿瘤体积，能帮助医生更好地筛选和预测前列腺癌患者接受局部冷冻消融治疗的成功率。这意味着该技术可能帮助前列腺癌患者制定更为个性化的治疗方案，也为AI辅助癌症诊断与治疗打开新局面。该研究发表在《BJUI Compass》。1研究背景：肿瘤体积——被忽视的"治疗密码"？前列腺癌的局部治疗（如冷冻消融）依赖于对肿瘤体积和边界的准确评估。然而，传统方法（如MRI）往往低估肿瘤的实际体积，这可能导致治疗失败。研究团队引入AI软件Unfold AI（2022年获FDA批准），通过融合MRI、活检数据与PSA指标，构建3D肿瘤地图，精准测算肿瘤体积（TV），并探索其与治疗结局的关系。2研究设计：如何验证AI在前列腺癌治疗中的作用？研究对象与纳入标准研究纳入了204名在2017至2022年间于加州大学洛杉矶分校（UCLA）接受部分腺体冷冻消融（PGA）治疗的前列腺癌患者。治疗方法患者接受经超声引导的经会阴冷冻消融治疗，使用14号氩气冷冻探针。治疗包括两次冻融循环，通过热探针和超声实时监测治疗过程，以保护直肠和外部括约肌。AI TV计算研究团队使用Unfold AI软件对患者的肿瘤体积进行回顾性估算。该软件通过整合PSA水平、T2加权MRI影像和活检数据，生成患者特定的三维肿瘤地图，并估算肿瘤体积。研究中将正常组织边界调整到接近零，以估算肿瘤的实际体积。(A) 不同风险边界下的 AI 肿瘤体积与(B)接受 PGA 评估但接受根治性前列腺切除术的患者整体手术病理的对比。3研究结果：AI TV如何影响治疗效果？治疗成功率在治疗后6个月，77.7%的患者未检测到GG≥2的前列腺癌，18个月时这一比例下降至60.1%。AI TV与治疗成功率显著相关，其曲线下面积（AUC）为0.73，显著优于GG（AUC=0.51）和其他传统变量。AI TV与治疗效果的关系敏感性与特异性：当AI TV阈值设定为1.5 cc时，敏感性为55.8%，特异性为85.7%，能够最大化治疗成功率并最小化失败率。失败预防：如果将AI TV >1.5 cc作为治疗排除标准，可预防72%的治疗失败，但同时会排除42%的成功治疗。若将阈值提高至2.4 cc，则可预防52%的失败，但会排除24%的成功治疗。多变量分析在多变量分析中，AI TV是6个月和18个月活检成功的最强预测因子（调整后的比值比分别为6.1和4.2）。其他变量（如GG、PSA密度和%模式4）在预测治疗效果方面表现较差。长期效果在18个月的随访中，AI TV仍与治疗成功率显著相关（AUC=0.72），而GG的预测能力较差。研究还发现，AI TV与失败自由生存（FFS，即无全腺体治疗、无转移或无远处转移的生存率）相关，但未达到统计学显著性。研究局限性尽管研究取得了令人鼓舞的结果，但仍存在一些局限性：研究为单中心设计，可能存在机构经验偏差AI模型的预测能力尚未在更广泛的人群中验证研究未评估冷冻消融的具体效果（如温度监测和治疗范围）4研究意义：AI为前列腺癌治疗带来新希望这项研究通过大规模队列验证了AI估算的肿瘤体积（TV）在前列腺癌局部治疗中的预测价值。研究结果表明，AI TV比传统的肿瘤分级（GG）更能预测治疗效果，为优化患者选择和治疗策略提供了新的工具。未来的研究应进一步验证AI TV在多中心环境中的应用效果，并探索其在其他治疗方式（如高能聚焦超声）中的潜力。通过更准确地定义肿瘤体积，AI可以帮助医生优化治疗策略，减少失败率，为患者带来更好的预后。未来，随着AI技术的进一步发展和验证，其在前列腺癌治疗中的应用前景将更加广阔。然而，AI的冰冷算法仍需与医生的临床智慧融合——毕竟，在生命面前，机器提供"坐标"，人类决定"航向"。参考文献：Brisbane, Wayne G., et al. “Focal Therapy of Prostate Cancer: Use of Artificial Intelligence to Define Tumour Volume and Predict Treatment Outcomes.” BJUI Compass, vol. 6, no. 1, 2025, p. e456.撰文 丨 马德里的天空推荐阅读AI防"幻"指南：给大模型开一剂"验证特效药"玻璃罩外的守望者，为“星星的孩子”点亮希望这批年轻人盯上了AI玄学：数字原住民的心理代偿机制