今日健康科技｜AI开始”找相似病例”辅助诊断

过去我们谈医疗AI，经常问一个问题：AI判断得准不准？

现在，一个新的方向正在出现——AI不只是直接给出答案，而是开始尝试像医生一样，寻找相似病例作为判断依据。

乳腺超声｜AI开始检索相似病例

10月3日，《npj Digital Medicine》发表了一项乳腺超声AI研究。研究团队开发的 B-RAD 系统，会从已有病例中检索与当前患者影像相似的案例，同时分析病灶位置、边缘及后方声学特征，再辅助进行 BI-RADS 判断。

研究涉及来自7个国家、11个队列的8,311张乳腺超声图像，并进行了外部验证和医生读片研究。

在其中一个独立机构队列中，系统用于活检分流的 AUROC 达到0.952；在研究设置下，AI辅助还改善了参与医生的诊断表现和一致性。

真正值得注意的，不只是准确率。

传统”黑箱AI”可能直接告诉医生一个结果，而这种设计正在探索另一条路线：

不仅给出判断，还把与这个判断有关的相似病例和影像特征呈现出来。

这可能让医生更容易理解AI为什么这样判断，也更接近临床真正需要的”辅助决策”。

但边界同样重要：这是一项多国临床验证研究，并不意味着该系统已经成为常规乳腺超声诊断工具。

脑与代谢｜BMI的信息可能不只存在于体重秤上

同日发表在《npj Digital Medicine》的另一项研究，则利用6个独立人群队列的脑部MRI数据，通过深度学习寻找与BMI相关的脑结构模式。

研究发现，这些脑结构信号不仅与BMI相关，在纵向数据中也能够反映BMI的变化。研究中特别受到关注的区域包括小脑、胼胝体和脑干的一些白质区域。

但这不能理解成：

“做一次脑MRI就能检查肥胖或代谢疾病。”

它目前更多是在告诉我们，长期代谢状态可能与大脑结构存在比我们过去认识到的更复杂联系。关联也不等于因果。

加拿大｜迷幻药研究继续进入正规临床研究体系

在加拿大，Hamilton 的 St. Joseph’s Healthcare 正继续扩大迷幻药相关临床研究，包括裸盖菇素（psilocybin）在慢性肌肉骨骼疼痛、减少阿片类药物使用等方向的研究。

值得观察的不是”迷幻药突然成为治疗”，而是这些过去处于医学边缘的话题，正在越来越多地进入有研究设计、伦理监管和临床终点的正式研究体系。

今天三条资讯里，我最关注的还是第一条。

因为医疗AI真正进入临床，可能不能只是：

“我算出了一个答案。”

它还需要逐渐回答：

“我为什么这样判断？”
“有哪些相似病例？”
“医生能不能检查我的依据？”

AI医疗的下一步，也许不只是变得更聪明。

而是变得更容易被医生理解、验证和使用。

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VoiceToday｜今日之声