夜雨聆风2026 年 8 月 13—14 日 · 美国马里兰州 巴尔的摩
编者按：这是求真实验室收到的第一篇粉丝投稿。作者做 AI 赋能的社区健康研究（AI-enhanced Community Health Research），8 月中在巴尔的摩现场听完了两天 MLHC 2026。除少量编辑外，文字保留作者原貌。也欢迎更多读者在AI医疗、临床研究、医药等领域投稿发表您的亲历或者自己的观点。
我做的是 AI 赋能的社区健康研究（AI-enhanced Community Health Research）。这个方向说好听点叫"最后一公里"，说难听点就是：所有在顶级医学中心里跑得很漂亮的模型，到了社区、到了基层、到了带宽只有几百 kbps 的诊室，往往就不灵了。所以每年我都会找一两个会议，去看看学术界最前沿的那批人到底在担心什么问题。今年选了 MLHC。两天下来，笔记记了三十多页，回西雅图的飞机上整理成这篇。
一、这是一场什么规格的会
先说结论：如果你只想去一个把 AI 机器学习和临床医学真正放在同一张桌子上谈的会议，MLHC 大概是首选。
它的来历值得说两句。会议的前身是 2011 年前后由美国洛杉矶儿童医院牵头发起的 MUCMD（Meaningful Use of Complex Medical Data）研讨会。发起人的判断在今天看依然成立：医院每天产出海量的生命体征、检验、医嘱、影像与病历文本，机器学习方法本应大有可为，真正卡住的是计算机科学家和临床医生之间缺乏共同语言。2016 年会议正式更名为 Machine Learning for Healthcare，转型为有正式存档论文集的学术会议，论文经严格同行评审后收录于《机器学习研究期刊》（JMLR）及后续的 PMLR 论文集系列。
此后十年的主办地几乎串起了北美 AI 医疗研究的整张版图——MIT、斯坦福大学、东北大学、密歇根大学、杜克大学、哥伦比亚大学、多伦多大学、梅奥诊所，今年落到约翰·霍普金斯医学院。会场就在 Turner 报告厅，出门过条街就是霍普金斯医院本部。另外值得一提的是，本届会议的部分经费来自美国国立医学图书馆（NIH/NLM）的 R13 会议资助——这是一个学术会议资助渠道，不是商业赞助，某种程度上说明了它在美国医学信息学体系中的重要位置。
讲者阵容：三条主线，都是重磅嘉宾
开场是哈佛大学的 Susan Murphy 教授。她是移动健康与微随机化试验（micro-randomized trial）领域的开创性学者，这次讲的是 ADAPTS-HCT 项目：为造血干细胞移植后的青少年患者及其照护者（多为父母）设计数字化干预，目标是提升服药依从性。对我这种做社区健康的人来说，这场几乎是量身定做的——她讨论的核心问题是干预要在什么时刻推送给谁，这和前几年数字疗法中的依从性问题的诉求一致。
哈佛大学 Susan Murphy 教授开场特邀报告，讲 ADAPTS-HCT 的数字干预设计。
第二条主线是医疗大模型。谷歌的 Mike Schäkermann 博士以《AMIE：对话式医疗人工智能的证据路线图》为题，系统梳理了大模型在临床问诊与诊断推理中的能力评测方法与证据链构建思路；微软研究院的 Hoifung Poon（潘鸿峰）博士介绍了生物医学多模态基础模型的最新进展。这两场之后的提问环节是两天里最挤的，有人排到最后没轮上。
谷歌 Mike Schäkermann 博士介绍对话式医疗 AI 系统 AMIE 的证据路线图。
第三条主线是方法学与治理。约翰·霍普金斯的 Ilya Shpitser 教授从因果图模型与可识别性理论切入，讲真实世界数据做因果推断的结构性困难；多伦多大学 / SickKids 儿童医院的 Anna Goldenberg 教授讲儿科临床部署的真实经验；加州大学伯克利分校的 Emma Pierson 教授讲算法公平性与健康不平等；哈佛的 Finale Doshi-Velez 教授讲可解释性与人机协同决策。
第一天的炉边对话中三位嘉宾的组合形成了临床 AI 落地链条上的三个关键位置：
· 甲骨文健康与生命科学执行副总裁兼总经理 Seema Verma——她曾于 2017 至 2021 年出任美国医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）主管，是现代 CMS 历史上任期最长的主管之一，现在负责甲骨文健康的临床及临床试验应用组合与下一代电子病历系统；
· 加州大学旧金山分校医疗系统（UCSF Health）副总裁兼首席健康 AI 官 Sara Murray 医生，主导临床 AI 的可信度评估与治理流程；
· 本届东道主约翰·霍普金斯医疗系统（Johns Hopkins Health System）首席信息官 Deanna Hanisch，负责数据与分析平台、临床应用及 AI 解决方案组合。
一个是全美最大电子病历厂商的负责人、一个是学术医疗系统的首席 AI 官、一个是医院信息化基础设施的掌门人。台上三个人对"谁来定义验证标准"这件事的答案并不一致，而且都没有回避。这种坦率值得尊重。
第一天的炉边对话：Seema Verma、Sara Murray、Deanna Hanisch。
压轴是圆桌讨论，由哈佛的 Finale Doshi-Velez、霍普金斯儿科重症专家 James Fackler 医生、密歇根大学的 Jenna Wiens 教授，以及康奈尔大学的博士后 Divya Shanmugam 组成——从算法方法学、临床一线到青年研究力量，梯队很完整。他们争论的一个问题我记了整整一页：大模型在临床场景中究竟应该承担多大的决策权重？没有共识，但每个人的立场都建立在具体的失败案例上，而不是立场本身。
压轴圆桌讨论：Finale Doshi-Velez、Jim Fackler、Jenna Wiens、Divya Shanmugam。
二、论文环节：今年大家在担心什么
讲者报告固然好看，但我觉得这个会真正的密度在海报专场。今年录用的研究论文（Research Track，经同行评审并收录 PMLR）共 68 篇，分 Poster Session A、B、C 三场展出；临床摘要（Clinical Abstracts Track，非存档）另有三十余篇。三场海报占了两天日程里最长的时段，走廊两侧一字排开，从头走到尾要一个多小时。
海报专场，走廊两侧展板前挤满了人，从头走到尾要一个多小时。
我按自己的关注点挑了几篇，分研究和临床两条线说。这些不一定是今年最强的论文，但是我觉得最有意思、也最值得社区健康这个方向的人看的。
研究方向一：把诊断 AI 塞进带宽只有 500 kbps 的乡村诊室
"A Cloud–Edge System for Multimodal Clinical Screening in Resource-Constrained Rural Settings"（密歇根大学、MIT 等多机构合作）
这篇几乎是冲着我的工作来的。问题很直白：医学 AI 已经能做到专科医生级别的诊断准确率，但这些能力在带宽稀缺、算力有限的农村地区基本用不上——而恰恰是这些地方，临床决策最需要整合多种异质模态。
他们的架构是云边协同：边缘侧跑轻量的领域专用小模型，把原始医疗数据（心电、超声、影像等）转成紧凑的结构化输出；云端的大语言模型只负责把这些结构化输出综合成临床摘要。另有一个 LLM 编排器根据患者情境动态选择该调用哪些诊断工具，既保证模态覆盖，又不去处理无关输入。
在 20 个涵盖心脏、产科、创伤与筛查场景的多模态病例上，模拟三档网络环境（500 kbps 至 5 Mbps）测试，诊断工具召回率 98–99%、精确率 92–96%，临床准确性达到或超过纯云端方案，而延迟对带宽不敏感（稳定在 25–35 秒），token 成本降低 4 至 15 倍。最后这个数字对做基层项目的人来说是关键——它决定了一个方案是不是财务上可持续。
研究方向二：大模型能纠正患者的错误认知，但只能坚持两轮
"Evaluating Large Language Models on Misconceptions in Multi-Turn Medical Conversations"（东北大学，Monica Munnangi、Saiph Savage）
患者提问时经常自带错误前提——"我这个咳嗽是不是得吃点消炎药"。安全的医疗沟通不只是回答问题，而是要识别并纠正那个隐藏的错误信念。而真实对话是多轮的，误解会在过程中浮现、延续、演变。
作者从 r/AskDocs 的真实医患互动中构建了一个多轮对话数据集：2437 组对话线程、8204 对问答，用基于评分量表的 LLM-as-a-Judge 框架评估五个前沿模型。
结果很扎眼：GPT-5 和 Claude-Haiku 在首个问题上能纠正约 85% 的错误前提，但在两轮追问之内掉到大约 50%；GPT-4o 更陡，从 65% 跌到 21%。作者做了一个"先知分析"——把模型此前的输出替换成真实医生的回答，发现退化很大一部分源自错误传播，但即便在正确上下文下表现仍不完美。
对任何做面向患者的对话式健康服务的团队，这篇是有启发的。单轮 benchmark 上的漂亮分数，和真实多轮场景下的可靠性，完全是两件事。
研究方向三：给医保上报行为做审计
"Estimating Upcoding in Medicare Advantage: Identifying Contributors, Costs, and Mechanisms"（密歇根大学，Dylan Zapzalka、Jenna Wiens、Maggie Makar）
这篇跳出了"把病看好"的框架，处理的是资源分配的完整性问题。美国 Medicare Advantage 计划按商业保险公司上报的受益人诊断进行支付，这个机制本身就激励过度上报，每年造成数十亿美元的多付。难点在于没有真实诊断的金标准，无法直接估计各家保险公司的误报率。
作者提出 SCaMEr（Stitched Causal Misreporting Estimator），解决了既有方法的两个前提缺陷：一是不再需要一份"未被操纵"的参考数据集——通过把多个误报率不同的数据集"缝合"起来恢复无偏估计；二是引入因果敏感性分析，在存在隐藏混杂的情况下给出可靠的上下界。在半合成与真实 Medicare Advantage 数据上，估计误差均低于基线。
我把这篇单独拎出来，是因为它提示了一个方向：AI 不只可以用来做预测，也可以用来审计医疗系统本身的激励结构。这对公共卫生和支付方研究都是很实在的工具。
研究线上还有两篇我只来得及扫一眼但很值得追：一篇是《Human–AI Deferral under Limited Expert Availability》，在颈动脉内膜剥脱术的术中脑缺血监测场景下，发现只需 5–10% 的"新手人类"介入（没有神经监测经验、只接受简短培训），精确率和敏感度就能比纯 AI 提升约 40%——对专家极度稀缺的基层场景，这个结论的分量不小；另一篇是《Confounding Masquerading as Improvement》，在 12.9 万人的全国卒中登记数据上，把此前那些声称"数据驱动策略比医生决策好 10–32%"的离线强化学习结论逐层拆解，最后发现改善幅度在充分去混杂后归零。
临床方向一：医生到底在改 AI 起草的哪些内容
"Where Do AI-Drafted Replies to Patient Messages Fall Short? A Taxonomy of Physician Edits and Their Workload Implications"（加州大学圣地亚哥分校健康系统，Lily Poursoltan、Aaron Boussina、Karandeep Singh）
电子病历里嵌入 AI 起草患者消息回复，已经是美国很多医疗系统的标配，宣传口径都是"减轻医生负担"。但既往研究显示节省的时间相当有限，而且没有人系统研究过：医生到底在改什么？
这项质量改进研究覆盖 2024 年 4 月至 2025 年 8 月，分析了 1131 位医生对 AI 草稿的 14350 次编辑，用大模型辅助迭代构建了一套 15 类编辑分类法，再用混合效应回归看各类编辑与回复时长的关系。
最常见的编辑是预约安排和生活方式建议；大多数编辑属于"中等程度"——改变了消息含义但没改变诊疗方案。而回复时长增加最多的三类是：解读影像结果（+70.1%）、澄清或排除诊断（+63.9%）、解读化验结果（+60.8%）。累计编辑负担最重的则是预约安排、生活方式建议和转诊协调。
这篇的价值在于它给出了一个可操作的优先级排序——如果要做提示工程优化，应该先优化哪几类。它也顺带说明了一件事：所谓"人在环中"，那个"人"的成本必须被真实测量，而不是假设为零。
临床方向二：用声音判断你抽不抽烟，公平吗
《Voice Analytics for Smoking Detection: A Comparative Study of Performance and Fairness》（康奈尔，Marisa Presutto、Anaïs Rameau、Joseph T. Colonel 等）
这篇的选题我很喜欢，因为它质疑的是一个正在被商业化的东西。声音分析近年被用于健康状态预测，其中吸烟状态检测已经被引入人寿及补充保险的医疗核保实务。支持者认为这比传统风险评估更客观、更基于生理。
但作者指出两个问题：一是这类模型往往缺乏稳健的外部验证，训练数据也不具代表性，可能对发声障碍、年龄、种族与族裔产生系统性偏倚；二是——这一点很关键——年龄、社会经济地位、教育程度、地理特征这些早已确立的人口学因素，本身就是吸烟行为的强预测因子，已经能达到中等预测准确度。
于是他们用 Bridge2AI 数据集复现了一个声音分析模型，与一个基于人口学变量的多元逻辑回归模型正面比较。研究假设是：声音分析模型不会优于更简单的人口学模型，反而可能引入偏倚、加剧分类结果的不平等。
结论指向的是一个更普遍的问题：当一项新技术被用于决定谁能买到保险、以什么价格买到时，举证责任应该在谁一边。
临床方向三：模型去找数据，而不是数据来找模型
《Federated Learning Assessment for ICU Research (FLAIR): A Model-to-Data Paradigm for Privacy-Preserving Clinical AI Evaluation》（芝加哥大学等八家学术医疗中心联合）
单中心开发的临床预测模型换个地方就失效，这已经是老问题了——文中举例，一个被广泛采用的脓毒症算法在外部站点的区分度表现很差。要真正验证泛化能力，需要跨越不同患者人群、临床实践和医疗系统，但访问私有机构数据通常要求共享患者层面数据，这受到监管、法律和机构层面的多重限制。
"模型找数据"（model-to-data）范式把这个关系倒过来：研究者只提供训练好的模型，模型在各站点本地针对私有患者数据运行，只返回聚合的性能指标。团队把它做成了一个开源 Python 包，锚定在美国多家学术医疗中心已采用的通用纵向 ICU 数据格式（CLIF）上，队列构建、结局标注、时序划分都由框架统一处理，评估函数按 TRIPOD-AI 报告规范给出区分度、校准度和临床效用。
演示研究覆盖八家医疗中心、372,673 例 ICU 入院。我最在意的是他们披露的人群构成差异：黑人患者比例在各站点之间从 2.4% 到 59.1%，西班牙裔从 2.1% 到 18.8%，院内死亡率从 11% 到 18%。结果是站点自训练（AUROC 中位数 0.87）优于跨站点直接部署（0.85），迁移学习（0.86）居中；跨站点表现最差的那家，独立训练后 XGBoost 的 AUROC 从 0.78 升到 0.85，改善幅度最大。
对社区健康研究来说，这套东西的意义不只是隐私合规，而是它让"在多样人群上验证"这件事第一次变得在工程上可行。
三、一张海贼王海报，和它背后的问题
第二天下午的 Poster Session C，我是被一张海报的视觉先抓住的。
整面走廊都是深蓝、藏青、学院红的标准学术海报模板，唯独有一张——大航海时代的帆船破浪而出，右上角一个巨大的路飞，戴着草帽握着拳头。我当时的第一反应是到漫展场了，这我也是很喜欢的。走近才看清标题："Key Coverage Matters: Structuring Clinical Records in an Open-World Key Space"，来自康龙化成 AI 基础研究院和海心智惠（AI Starfish），这似乎是今年唯一一篇来自中国单位的论文。
仔细阅读，我才知道那个视觉隐喻其实是精心设计的：航海要靠海图，而他们做的事就是在给临床文书的字段空间绘制海图。海报上还真写了这句话——"正如航行要展开地图去探索，我们的任务从打开临床 Key 的地图开始"。这个 idea 我服气。
Poster Session C，Key Coverage Matters。
因为隐私法规和数据孤岛的存在，临床报告在机构之间是割裂的。患者换一家医院就诊，往往只能拎着上一家的纸质或扫描版报告过去。这不仅妨碍电子病历整合和纵向回顾，也直接卡住了下游一大批依赖完整患者档案的应用——患者管理、随访、真实世界研究，还有临床试验入组匹配。
OCR 软件先把这些报告数字化，但下游的结构化抽取还是很难：临床文档格式高度异质，OCR 文本本身有噪声。而且大部分医疗场景要求低成本的本地化部署，不允许调用云端大模型，所以算力是另外一个限制。
作者把这个问题形式化为"面向规范 Key 条件下的问答"。关键洞察在于：这些字段名（Key）既不固定、也无法事先穷举，也就是说，Key 空间是开放的（open-world）。新的 surface header 会随着新医院、新模板不断涌现。
他们的做法是维护一套规范 Key 清单，通过迭代式的键挖掘、归一化、聚类和轻量级人工核验持续扩展，并引入 key coverage 这个指标来量化清单的完备程度。海报上给了个直观的数字：2394 个 Surface Header 最终收敛为 1339 个规范 Key。
他们用一个仅 0.2B 参数的 BERT 模型，在超过 20 家医院的真实报告上做实验，发现端到端性能随键覆盖率单调改善——覆盖到 Top-90 规范键时，精确匹配 F1 达到 0.839、边界容错匹配 0.893，超过微调后的 Qwen3-0.6B 基线。但继续往下扩展长尾字段，收益急剧递减：海报上的数据是 Top-95 覆盖率 94.1% 时端到端精确匹配 F1 最优（0.8232），而 Top-100 只多带来 0.6 个百分点的覆盖率，F1 反而掉到 0.8152。
换句话说，决定这套系统好不好用的，不是模型多大，而是那张"海图"绘制得全不全——而且绘制到 95% 左右就该停手了。这个结论给实际系统的资源投入边界划了一条相当明确的经验线。
这个研究有两点让我印象很深。一是这个问题定义确实来自产业一线：数据来自 20 多家医院的实际报告，约束条件、失败模式都是真金白银试出来的，不是从公开数据集里构造的。二是他们特别强调，虽然这次标注语料是中文的，但方法建立在半结构化临床报告"键—值"组织方式的语言无关性之上，给定合适的规范 Key 清单和别名映射就能迁移到其他文档体系。
这两天里我看到的绝大多数论文，问题都是从公开数据集（MIMIC、PhysioNet、UK Biobank）里出来的。好处是公开、可比较，坏处是不能代表很多真实的场景，所以依赖于少量公开数据集的工作会遇到在真实场景难以应用的窘境，学术界长期稀缺的是来自他们这样的真实业务流程的问题和数据。因为患者隐私的问题，他们没有提供数据集，但他们根据原始数据集人工构造了一套不含患者信息的纯虚拟的数据集，为社区在这个工作的后续研究提供了宝贵的数据。
作为一个做基层医疗数字化的人，我对这个方向的共鸣可能比在场的多数计算机背景的研究者更强——我们在社区卫生服务中心遇到的，是一模一样的问题：一沓从三甲医院带回来的纸质报告，和一套完全对不上的字段体系，让我们的工作人员耗时耗力。
四、顺便说说巴尔的摩
会议在霍普金斯医学院，我索性就住在内港（Inner Harbor）边上。这是我第三次来巴尔的摩，原本对这座城市已没什么期待——毕竟它在美国新闻里出现的方式通常不太正面。结果被打了脸。
入住那天晚上到得晚，进房间拉开窗帘的一刻，说实话愣了一下。整个内港铺在下面，水面是墨黑的，把两岸的灯全部倒过来映了一遍。左边是港东（Harbor East）那片新开发区，游艇桅杆一根根立着；正对面是市中心天际线，五边形的世界贸易中心大楼、远处那栋顶部打成金色的老楼；右下角是六号码头那几顶白色帐篷式屋顶的音乐厅，晚上打了灯，像几片风帆。
入夜后的内港。水面把两岸的灯全部倒映了一遍。
这个尺度很妙。它不像纽约那样压迫，也不像很多美国二线城市那样空旷——港区是内凹的，水面把城市抱在中间，人在高处看下去，会有一种"这座城市是围着水长起来的"的感觉。事实上也是：巴尔的摩本来就是靠这个港口起家的。
蟹
来了切萨皮克湾，不吃蓝蟹是说不过去的。前两次来去匆匆，没有体验，这次不能放过机会。
第一顿是正统吃法，在出名的 Nicks Fish House。桌上铺一层牛皮纸，一堆刚蒸好的蓝蟹直接倒上去，通体裹着厚厚一层 Old Bay 调料——那是马里兰的图腾，芹菜盐、红椒、月桂叶和一堆说不清的东西混在一起，咸、辣、带点微微的苦香。配一把木槌、一把塑料刀、一桶冰镇啤酒，就没有别的了。
这个吃法有点考验人。得自己掰壳、敲钳、抠蟹身，弄得满手都是调料，指甲缝里全是。旁边有本地人看我笨手笨脚，过来教了两句：先掰掉腹部那块盖，再从侧面整个揭开背甲。一只蟹认真拆完要五六分钟，一堆蟹能吃一个多小时。但吃到的肉是甜的，非常甜，和调料的咸辣撞在一起特别过瘾。而且我后来想明白了——这个吃法慢，是设计好的。它不是一顿饭，是一场社交活动，慢才有的聊。
牛皮纸、木槌、Old Bay 和一桶冰啤酒——马里兰蓝蟹的标准配置。
第二顿走了另一个极端，去了四季酒店顶层的 The Bygone，装修是很讲究的 Art Deco 风格，黄铜、深色木饰面、暖色小灯。点了一份蟹饼（crab cake），端上来的时候我有点意外——不是那种裹了满身面包糠、炸得金黄的常见版本，而是几乎全是整块的蟹肉，只用极少的黏合料捏在一起，表面煎出一层焦壳，一叉下去整块蟹肉是散开的。旁边配一小堆蟹肉沙拉、一片芹菜叶，盘子上点着几粒青绿和奶白的酱汁圆点。
说实话，这两顿是同一种食材的两种哲学。一种是把蟹还原成蟹，让你自己动手去获取；另一种是把蟹的杂质全部剔除，只留下最精华的部分递到你面前。我更喜欢哪个？想了想，还是牛皮纸那顿。
最后一晚沿着内港走了一圈。八月的巴尔的摩晚上还是闷热的，水边有风，能闻到一点咸味。国家水族馆的灯亮着，码头上有街头艺人在拉大提琴，一家人推着婴儿车慢慢走。
我想起白天圆桌上的那个争论——大模型在临床里该有多大的决策权重。台上四个人各执一词，谁也没说服谁。但走在这条水边，看着这些具体的、活着的人，我倒是想清楚了一件事：我们做的所有事情，最后都要落回到这些人身上。模型的 AUROC 高零点零几，对他们没有意义；能不能让社区诊室的护士早三个月发现一个孩子的发育异常，才有意义。
明年 MLHC 还要来。
会议官网：https://mlhc.org/2026-conference ｜ 录用论文全文将陆续收录于 PMLR