尽管美国联邦政府近期削减了数十亿美元的生物医学研究经费，并终止了儿童脑瘤长期项目，但白宫宣布将“儿童癌症数据计划”的预算从5000万美元提升至1亿美元。该计划以人工智能为核心，从电子健康记录与理赔数据中提炼信息，用于指导诊断、治疗与临床试验设计。特朗普政府强调，这笔资金将帮助科学家“解锁”儿童癌症治疗方法，并引入私营部门参与。然而，外界指出，这1亿美元的“激增资金”难以掩盖整体科研预算的大幅削减。NCI年度经费接近480亿美元，是全球最大的生物医学资助体系，削减风暴让研究者忧心，额外的5000万美元虽可带来一定希望，但能否真正扭转儿童癌症困境仍待观察。

一项由澳大利亚默多克儿童研究所（MCRI）和皇家儿童医院（RCH）联合开展的突破性研究表明，一种全新的人工智能工具——“AI癫痫侦探”，能在医学影像中精准识别如“蓝莓大小”的微小脑损伤，并在94%的病例中成功发现致病病灶。这一成果对儿童癫痫治疗具有里程碑意义，意味着更快确诊、更精准手术、更少痛苦以及更高的治愈可能。过去，常规MRI在一半以上的病例中都无法识别 这种病变，导致许多孩子错过了最佳治疗时机。而AI的介入，帮助医生规避了侵入性检查的风险，极大提高了癫痫外科手术的成功率。研究团队表示，如果能获得更多资金支持，该工具有望在澳大利亚各大儿科医院广泛应用，为无数癫痫儿童带来新生机。

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。