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1. Mayo Clinic and Microsoft collaborate to develop a frontier AI model for healthcare
日期:2026-06-02
Mayo Clinic 与 Microsoft 宣布合作开发医疗专用 frontier AI model,结合 Mayo 的临床专业知识、去标识化临床健康数据和纵向医疗洞察,以及 Microsoft 的 AI、云、工程和 superintelligence 能力,用于支持更广泛的临床推理、早期诊断和个体化治疗决策。
关键信息:
该模型被定位为专门面向 healthcare 的 frontier AI model,目标不是单一任务模型,而是支持“broadest scope of clinical reasoning and healthcare use cases”。
模型将综合多类型临床数据,用于支持更早诊断、更个性化治疗决策和更好的患者结局。
模型将由 Mayo Clinic 拥有,Microsoft 计划通过 Azure Foundry APIs 将模型能力提供给全球医疗机构、临床医生、患者和消费者。
初期部署将在 Mayo Clinic 的可信临床环境内进行,以便在真实使用中持续测试、优化和验证。
新闻中特别强调,医疗 AI 与通用 AI 不同,需要深度临床上下文、纵向理解、严格治理和真实世界验证。
2. 2026 Future Ready Healthcare: How AI is Reshaping the Care Experience
日期:2026-06-01
Wolters Kluwer 报告显示,医疗 AI 已快速进入患者和临床医生日常使用场景,但 adoption 与 trust 之间存在明显落差,医疗机构需要更可信、可验证、有人类专家参与的 clinical-grade AI。
关键数据:
52% 的患者表示使用 AI 查询健康状况或诊断信息,54% 使用 AI 查询潜在副作用或药物相互作用。
60% 的临床医生表示,现在会在就诊中花时间审阅和讨论患者带来的 AI 生成健康信息。
54% 的医生使用 AI 总结医学文献,49% 使用 AI 做基于医学文献的发现;43% 的护士使用 AI 总结医学文献或分析数据,41% 使用 AI 生成患者教育材料。
74% 的患者对通用大模型给出的健康答案有一定信心,但 78% 的患者仍希望医生用可信来源验证这些 AI 信息。
77% 的医生和护士表示会“总是”或“经常”验证 AI 生成的健康信息;92% 的医生和 90% 的护士认为临床内容生成所用来源和 AI 系统由 human expert-in-the-loop 验证非常重要或比较重要。
文章还提到,2025 年医疗 AI 支出达到 14 亿美元,医疗机构正在将 AI 用于缓解人员短缺、成本压力和临床工作负担。
3. Allosteric Inhibition of PKMYT1 Induces a Unique, Inactive ATP Binding Site Conformation
DOI:10.1021/jacs.6c05178
日期:2026-06-03 新闻发布
Mount Sinai 团队在癌症相关激酶 PKMYT1 上发现一个此前被 AI 工具和常规实验遗漏的隐藏药物结合口袋,说明 AI 药物发现必须与结构生物学和实验验证闭环结合。
关键信息:
研究对象是 PKMYT1,一种参与细胞生长和分裂调控的 kinase;由于细胞周期调控异常与癌症相关,PKMYT1 被认为是潜在癌症药物靶点。
传统 kinase 抑制剂常 targeting ATP-binding site,但许多 kinase 的 ATP-binding site 高度相似,导致选择性差和潜在 off-target toxicity。
研究团队结合 AI 蛋白结构预测、virtual screening、X-ray crystallography、生化实验和细胞实验,发现 PKMYT1 上一个新的“hidden pocket”。
该隐藏口袋是当前 state-of-the-art AI 系统遗漏的位点;研究者指出,AI 能较准确预测已知蛋白形态,但可能错过意外的动态构象和隐藏结合口袋。
团队使用 AlphaFold2 预测 PKMYT1 结构并进行 virtual screening,随后用实验方法验证分子行为;还使用 AlphaFold3、Boltz-2 和分子动力学模拟测试当前计算方法是否能预测新 binding mode。
研究还发现,很小的化学修饰就可能显著改变分子与蛋白的结合位置和方式,说明蛋白-配体相互作用高度依赖动态构象和细微结构变化。
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