澳门太阳网城ღ★ღ。太阳成ღ★ღ。太阳集团见好就收9728ღ★ღ，当AI深度重构医疗健康领域ღ★ღ，“研诊治管”全链条会迎来怎样的突破性变革？全球患者能否真正享受到可及又普惠的智能医疗服务？而这些变革ღ★ღ，又将如何改写人类从“疾病治疗”到“健康管理”的固有认知？

　　美西时间9月27-28日ღ★ღ，钛媒体集团携手NextFin.AIღ★ღ、全球亚裔领袖联盟（GALA）ღ★ღ、盛大集团（Shanda Group）及巴伦周刊中文版（Barron’s China）ღ★ღ，于美国斯坦福大学重磅举办首届硅谷未来峰会——NEX-T Summit 2025ღ★ღ。这场以“New Era of X-Tech”为主题的全球科技与资本盛会ღ★ღ，汇聚了400多位来自世界各地的创业者ღ★ღ、投资人ღ★ღ、科学家与政策制定者ღ★ღ。

　　其中“AI与人类健康未来”圆桌论坛ღ★ღ，由斯坦福大学医学院客座教授周慧君（Prof. Huijun Ring）主持ღ★ღ，邀请到四位嘉宾ღ★ღ：斯坦福基因组中心教授兼主任迈克尔·斯奈德（Prof. Michael Snyder）ღ★ღ、黑石集团生命科学前高级董事总经理埃米特·坎宁安（Dr. Emmett Cunningham）ღ★ღ、Fusion Fund风险投资合伙人桑吉夫·库马尔（Sanjeev Kumar）ღ★ღ，以及Form Bio Inc.总裁兼首席执行官米歇尔·陈（Dr. Michelle Chen）ღ★ღ。

　　嘉宾分别从学术ღ★ღ、投资ღ★ღ、技术ღ★ღ、产业视角出发ღ★ღ，多维度拆解了AI对医疗健康领域的变革性影响ღ★ღ、行业认知误区与待解难题ღ★ღ、不同主体角色定位ღ★ღ、全球实践经验及未来广阔图景ღ★ღ，为AI与人类健康的融合发展提供了参考路径ღ★ღ。

　　迈克尔·斯奈德是国际知名精准健康ღ★ღ、基因组学及可穿戴技术先驱ღ★ღ，他将AI的影响归纳为四大核心领域ღ★ღ：研究ღ★ღ、诊断ღ★ღ、治疗与患者管理ღ★ღ。

　　“在基因研究层面ღ★ღ，AI能帮助我们挖掘疾病的遗传基础ღ★ღ，找到致病基因的数量是传统方法的10到100倍ღ★ღ，这让我们更清晰地理解疾病遗传性ღ★ღ。”他举例称ღ★ღ，利用AI构建早期疾病检测系统ღ★ღ，可在症状出现前预警健康风险ღ★ღ；诊断端ღ★ღ，AI在放射科的应用已能识别医生或放射科医师遗漏的影像异常ღ★ღ，部分系统已实现“半广泛应用”太阳集团见好就收9728ღ★ღ，未来应该得到进一步普及ღ★ღ。

　　药物研发是AI落地的“重点战场”ღ★ღ，米歇尔·陈分享的行业数据与实践案例极具说服力ღ★ღ。她是前Insilico Medicine首席商务官ღ★ღ、药明康德高级副总裁ღ★ღ，还曾任罗氏及默克公司高级管理职位ღ★ღ。

　　据麦肯锡报告ღ★ღ，在AI驱动的药物研发（AI-DD）领域ღ★ღ，近百家企业的实践显示ღ★ღ，从药物发现到IND（新药临床试验申请）阶段ღ★ღ，效率提升超50%ღ★ღ，覆盖多类药物剂型与疾病领域ღ★ღ。

　　“但临床阶段的提升仅10%-15%ღ★ღ，这仍是待突破的瓶颈ღ★ღ。”她举例称ღ★ღ，在Insilico Medicine任职期间ღ★ღ，她亲身经历过生成式AI将临床前候选药物的开发周期ღ★ღ，从传统的4-5年缩短至18个月ღ★ღ；而在其当前掌舵的Form Bioღ★ღ，AI更是解决了基因治疗的关键难题ღ★ღ，帮助一家生物技术公司将其基因治疗载体的表达量提升了20倍ღ★ღ，并将空载体率从80%降至20%ღ★ღ。

　　在服务效率层面ღ★ღ，埃米特·坎宁安强调AI的两步进化ღ★ღ：短期以效率提升为主ღ★ღ，覆盖药物研发吉田亜咲ღ★ღ、患者诊断等环节ღ★ღ；长期则将实现“人类无法完成的任务”ღ★ღ。

　　以眼科为例ღ★ღ，人类能诊断黄斑变性患者的视网膜病变ღ★ღ，但AI可预测100位患者中谁会对特定疗法产生响应ღ★ღ，而这种精准分层能力ღ★ღ，正是AI的独特价值ღ★ღ。埃米特·坎宁安拥有逾20年风险投资与药物研发领导经验ღ★ღ，是现HealthQuest Capital高级顾问ღ★ღ，同时也是斯坦福大学医学院客座教授ღ★ღ。

　　作为斯坦福卓越职业学院学者ღ★ღ，桑吉夫·库马尔则从技术视角补充ღ★ღ，AI对医疗的影响主要覆盖四大利益相关者太阳集团见好就收9728ღ★ღ，分别为医疗服务提供者ღ★ღ、患者ღ★ღ、支付方ღ★ღ、药企太阳集团见好就收9728ღ★ღ，既优化流程效率ღ★ღ，其潜在影响贯穿于这些利益相关者工作流程的各个环节ღ★ღ，既有流程效率的提升ღ★ღ，也有临床医学方面的突破ღ★ღ。

　　尽管AI在医疗领域应用火热ღ★ღ，但嘉宾们一致认为太阳集团见好就收9728ღ★ღ，行业存在明显的认知偏差ღ★ღ，部分领域被过度炒作ღ★ღ，而真正有潜力的方向却未获足够关注ღ★ღ。

　　“最被高估的ღ★ღ，无疑是‘AI将完全取代医生’的说法吉田亜咲ღ★ღ。”迈克尔·斯奈德直言ღ★ღ，医疗行业的强监管属性与保守特性决定了这一场景短期内不可能实现ღ★ღ，医生需对患者承担最终责任ღ★ღ，AI更应是协作伙伴而非替代者吉田亜咲ღ★ღ。

　　埃米特·坎宁安进一步补充ღ★ღ，若未来AI替代部分医生ღ★ღ，也将是最具分析能力ღ★ღ、我们认知中最好的ღ★ღ、擅长诊断和手术的“技术型”医生ღ★ღ，到那时ღ★ღ，医疗服务的重心将向人文关怀转移ღ★ღ，具备良好患者沟通能力的医生将更受重视ღ★ღ。

　　立足药物研发ღ★ღ，米歇尔·陈认为太阳集团见好就收9728ღ★ღ，临床试验开发中的AI应用存在过度炒作ღ★ღ，比如合成数据ღ★ღ、数字孪生等概念ღ★ღ，很少有人能清晰解释其核心逻辑与落地路径ღ★ღ，原因在于临床试验数据与真实世界数据中存在大量噪声ღ★ღ，且需要巨额投资ღ★ღ。

　　桑吉夫·库马尔认为ღ★ღ，生成式AI在医学领域的应用更多是概念炒作ღ★ღ；而AI替代的是特定任务而非整个职业ღ★ღ，这才是更现实的路径ღ★ღ。

　　与之相对ღ★ღ，多个高价值领域被低估ღ★ღ。埃米特·坎宁安指出ღ★ღ，个性化健康管理的潜力远未被挖掘吉田亜咲ღ★ღ，未来的健康服务将比我们想象的更精准ღ★ღ；桑吉夫·库马尔则看好基因组技术与AI的结合ღ★ღ，当前医疗多是推测性的病因分析ღ★ღ，两者结合将让精准医疗真正贴合个体需求ღ★ღ。

　　米歇尔·陈从产业角度提出ღ★ღ，AI在毒理学预测领域的价值被低估ღ★ღ，“若能利用AI模型预测动物实验中的毒性ღ★ღ，最终延伸至人类用药的副作用预警ღ★ღ，不仅符合FDA‘减少动物实验’的指南方向ღ★ღ，更能降低药物从动物试验到人体试验的风险ღ★ღ。”

　　于投资者而言ღ★ღ，如何判断AI医疗初创企业的 “生命力”？桑吉夫·库马尔提出三大标准吉田亜咲ღ★ღ。首先是痛点解决能力ღ★ღ，必须明确产品要解决的具体问题ღ★ღ，这是长期生存的基础ღ★ღ；其次是独特性ღ★ღ，体现在其是否拥有独家数据ღ★ღ，能否将数据封装为独特模型ღ★ღ，并实现云端与边缘的部署ღ★ღ；最后是阶段匹配度ღ★ღ，早期看创始团队的背景和过往业绩吉田亜咲ღ★ღ，后期则看产品市场契合度ღ★ღ、客户认可度与规模化能力ღ★ღ。

　　埃米特·坎宁安则给出更直接的判断逻辑ღ★ღ：“先问‘这款AI产品能否做人类做不到的事’ღ★ღ，若只是更快更便宜ღ★ღ，那么其价值也只是增量的ღ★ღ，依然面临激烈竞争ღ★ღ；若能实现不可替代性ღ★ღ，再追问‘谁会为此付费ღ★ღ、付多少钱’ღ★ღ，这才是价值核心”ღ★ღ。

　　对企业来说ღ★ღ，“桥接AI预测与临床验证的鸿沟”是关键挑战ღ★ღ。米歇尔·陈以Form Bio的团队架构举例ღ★ღ，涵盖软件开发ღ★ღ、AI/机器学习ღ★ღ、生物学与生物信息ღ★ღ，以及最新加入的药物研发——团队间有着各自的“语言体系”和舒适区ღ★ღ，因此必须通过每周甚至每日沟通ღ★ღ、双周研讨会等方式强制“破壁”ღ★ღ，让技术与临床需求对齐ღ★ღ。“年轻一代应主动突破学科边界ღ★ღ，这是解决‘翻译鸿沟’的核心”ღ★ღ。

　　立足学术界ღ★ღ，迈克尔·斯奈德认为核心职责是“发现和验证原理”ღ★ღ。高校擅长探索未知领域ღ★ღ，但规模化落地需依赖创业与产业力量ღ★ღ，AI能为这一过程提供助力ღ★ღ。他同时强调ღ★ღ，学术界还需承担公平性责任ღ★ღ，相比盈利导向的药企ღ★ღ，高校在临床试验中更易保持中立ღ★ღ，重要的是推动AI技术普及ღ★ღ，不让任何人掉队ღ★ღ。

　　米歇尔·陈指出ღ★ღ，中国已从过去的技术追随者转变为“全球创新源”ღ★ღ。去年全球上百个生物科技授权交易中ღ★ღ，有1/3的授权方来自中国ღ★ღ，总交易额高达400-500亿美元ღ★ღ。这一转变归因于三大因素ღ★ღ：庞大的人才库ღ★ღ、相对较低的研发与临床试验成本优势ღ★ღ，以及活跃的资本生态ღ★ღ。

　　“以上海张江高新区为例ღ★ღ，那里聚集了数千家生物科技公司ღ★ღ，规模从10人到200人不等ღ★ღ，形成了完整的产业生态ღ★ღ。”米歇尔·陈认为ღ★ღ，在临床实践层面吉田亜咲ღ★ღ，中国的效率优势尤为明显ღ★ღ，试验成本约为美国的1/3ღ★ღ，速度却是其2-3倍ღ★ღ，这为全球企业提供了降本提速的参考路径ღ★ღ，也倒逼企业思考如何优化全球试验布局ღ★ღ。

　　桑吉夫·库马尔则分享了印度通过数字公共基础设施ღ★ღ，实现医疗普惠的案例ღ★ღ。印度基于“数字身份”基础数据体系ღ★ღ，进一步搭建医疗数据交换框架ღ★ღ，类似美国的HL7（卫生信息交换标准）ღ★ღ，实现了支付与医疗记录的互联互通ღ★ღ。

　　更具突破性的是边缘AI的应用ღ★ღ，比如将医疗专家的判断模型嵌入到AI听诊器等便携设备中ღ★ღ，大规模部署于医疗资源匮乏的农村地区ღ★ღ，极大地扩展了专业医疗的可及性ღ★ღ。此外吉田亜咲ღ★ღ，AI在糖尿病视网膜病变检测ღ★ღ、疫情预测等领域的应用ღ★ღ，也为全球提供了“资源有限地区如何利用AI提升医疗水平”的参考ღ★ღ。

　　聊完全球视角下的医疗实践“启示录”ღ★ღ，不妨再作一个大胆的设想ღ★ღ：如果拥有无限资源ღ★ღ，嘉宾们更倾向于启动哪些突破性AI医疗项目？

　　埃米特・坎宁安看好实时组学分析ღ★ღ，“若能实时解读基因组ღ★ღ、转录组等多维度数据ღ★ღ，理解细胞通路与信号传递的动态变化ღ★ღ，将真正实现个体化ღ★ღ、实时化的精准医疗”ღ★ღ。这需要巨大投入ღ★ღ，但一旦实现ღ★ღ，将彻底改变医疗健康的范式ღ★ღ。

　　桑吉夫·库马尔对此观点深表认同ღ★ღ，并进一步阐释ღ★ღ：“将基因组技术ღ★ღ、其他组学技术与AI结合ღ★ღ，再融入人类医疗判断ღ★ღ，推动精准医疗从推测性走向确定性ღ★ღ，让医疗服务真正贴合个体需求ღ★ღ。”

　　迈克尔·斯奈德提出三大方向ღ★ღ：从“疾病治疗”转向“健康维护”ღ★ღ，利用AI主动管理健康ღ★ღ，而非被动治疗ღ★ღ；深入研究环境暴露对健康的影响ღ★ღ，这方面的研究极其不足ღ★ღ；以及解决心理健康的标志物缺失与管理方案不足问题——这三者相互关联ღ★ღ，AI将成为关键驱动力ღ★ღ。

　　米歇尔·陈的愿景更贴近普罗大众的痛点ღ★ღ。当前医疗数据高度分散且封闭ღ★ღ，而AI的潜力释放需要大规模高质量数据ღ★ღ，只有实现数据协同ღ★ღ，才能真正让医疗体系惠及更多人ღ★ღ。

　　“希望在5到10年后ღ★ღ，当我问起‘你们有多少人拥有用于个人健康和长寿的AI助手’时ღ★ღ，在座的大部分人都会举起手ღ★ღ。”米歇尔·陈面向观众展望道ღ★ღ。（作者丨曹倩）

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