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。

梅奥诊所开发了一款名为StateViewer的AI诊断工具，仅通过一次FDG-PET脑部扫描，即可准确识别九种不同类型的痴呆症，包括阿尔茨海默病、路易体痴呆、额颞叶痴呆等。这项技术在3,600次临床测试中准确率达88%，比传统诊断流程高出三倍。StateViewer 通过机器学习算法，输出彩色编码脑图，使非神经专科医生也能直观判断痴呆症类型。该工具有望改善诊断效率，推动早期干预，并缓解全球5500万痴呆患者所带来的诊疗压力。

2025年7月，AI医疗创新企业Regard发布了全球首个“主动文档”平台，正式上线AI助手Max。这一平台突破了传统AI只能在看诊后生成记录的局限，能够在患者到诊前就整合病历和对话数据，为医生提供诊断建议，并生成符合其写作风格的记录草稿。Regard的新平台帮助医生实现诊断前置、文档自动生成、患者信息即时整理三大功能，全面提升临床效率与准确率。Banner Health已在全系统部署该平台，标志着AI在诊疗记录流程中正式“前移”，有望开启智能医疗文档新时代。