2025年9月，斯坦福大学团队公布了全球首例 人工智能设计的病毒：一种能精准追踪并杀死大肠杆菌的AI噬菌体！研究人员利用AI模型“Evo 1 & Evo 2”生成基因组，并从中筛选出302个候选，最终16个能成功感染并杀死耐药大肠杆菌，效果超越野生型病毒。虽然研究尚未经过同行评审，但已展示出AI在生物技术与抗感染领域的巨大潜力。这不仅是抗击抗生素耐药性的全新武器，也引发了“AI能否创造生命”的激烈讨论，同时带来生物安全与伦理的双刃剑考验。

2025年，由新加坡国立大学、伦敦大学学院、香港中文大学等机构牵头，超过65个国家的100多家研究团队共同发起了 Global RETFound 计划，利用1亿张眼底图像打造首个全球代表性的医学AI基础模型。这一举措是史上最大规模的医疗人工智能合作之一，旨在打破地理与人群局限，缓解AI模型偏见问题。该模型将在知识共享许可下发布，供全球非商业研究使用，并为糖尿病视网膜病变、青光眼、黄斑变性及心血管疾病提供全新诊断工具。

弗吉尼亚联邦大学梅西综合癌症中心团队开发了一款名为 Vesalius 的新型AI工具，用于解析癌细胞与肿瘤微环境之间的复杂关系。与传统单细胞分析不同，Vesalius 将肿瘤视作“细胞生态系统”，捕捉免疫细胞、成纤维细胞与癌细胞之间的动态互动。该平台能够在亚细胞至多细胞邻域的多尺度上进行分析，揭示影响肿瘤进展与耐药性的关键空间模式。研究已在乳腺癌、结肠癌和卵巢癌样本中验证，未来可广泛应用于多种癌症。专家认为，Vesalius 不仅能帮助发现预测性生物标志物，还可助力优化免疫治疗和联合疗法策略，为精准医疗提供新的可能性。此举标志着AI驱动的空间肿瘤学迈入新阶段。

数字健康企业Carna Health宣布与西门子医疗达成战略合作，将人工智能与全球诊断网络相结合，推动慢性肾病（CKD）早筛和即时检测的普及。双方正在百慕大和喀麦隆林贝开展3万人群筛查项目，结合Carna的数字平台与西门子医疗epoc®系统，实现快速eGFR检测。此次合作旨在为高风险及服务不足地区提供可扩展、低成本的解决方案，改善转诊和治疗流程，提升患者预后并降低医疗负担。Carna计划到2030年筛查2500万人，并扩展平台至糖尿病等心脏代谢疾病。联合创始人兼CEO Salvatore Viscomi博士称这是“抗击CKD的转折点”。

由德累斯顿工业大学雅各布·N·凯瑟教授领导的国际研究团队，近日在《柳叶刀数字健康》发表突破性成果。他们开发的AI模型，可直接从常规染色的组织切片图像中预测结直肠癌的多种基因变异。这一模型不仅能同时识别多个生物标志物，还揭示了基因突变与组织形态学变化之间的共性模式。研究覆盖欧洲和美国七个独立队列近2000份病例，验证了AI在准确性上已媲美甚至超越传统单靶点模型。此技术未来有望成为临床预筛查工具，帮助医生快速识别需要进一步分子检测的患者，并推动个性化治疗发展。