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首先是医疗安全本身的风险。AI健康助手搭载的是普通的医疗大模型还是专业级模型,其间有本质区别。普通大模型确实能回答各类健康问题,看似全面,但它的深度远远不够,缺乏临床验证的支撑。

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与此同时,关于是否可以借鉴医药研发的分阶段验证体系,我认为可以借鉴,不能生硬照搬,关键在于找到安全底线与创新活力之间的动态平衡。医疗AI与医药产品有着本质区别,医药属于化学或生物制品,其属性一旦确定,获批后可以长期稳定使用,而医疗AI是数据驱动的软件算法,核心价值在于通过持续学习实现快速迭代、不断优化,过于复杂的验证体系和冗长的流程,可能会大幅增加企业的研发成本和推进周期,反而会束缚AI医疗技术的创新活力,甚至让一些有潜力但资源有限的创新技术难以落地。

从另一个角度来看,这项研究揭示了AD的一个新机制:在患病小鼠和患者的大脑记忆核心区(海马)中,m1A的关键RNA修饰显著减少,其“元凶”是负责擦除该修饰的酶Alkbh3异常增多;

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