自从2022年底生成式AI爆发以来，AI应用已经迅速席卷并改变了各个行业，我们的生活、工作与娱乐体验也不断被刷新，面对新兴技术，医疗行业一向有自己的节奏，但它同样敏锐感知到了AI技术趋势。那么，AI医疗是否离我们还很遥远？
或许令你意外的是，根据NVIDIA的报告，在参与调研的超过600名全球医疗健康与生命科学专业人士中，63%表示正在积极使用AI。AI已经在诊断、治疗、药物研发等等多个领域改变了我们的医学发展和就医体验。尽管这些改变或许是作为普通人的你我平时没有机会关注到的，但医学发展却又关乎一个无法回避的终极问题——我们每个人的生命长度和质量。
那么本期节目，我们有幸邀请到了两位重磅嘉宾，NVIDIA中国医疗行业应用总监冀永楠博士，以及哈佛、MIT联办的Broad Institute计算生物学博后王永恒博士，来一起聊聊AI加持下的医疗发展到什么程度了？它如何改变了我们的医学范式和就医体验？
本期你会听到
冀永楠
NVIDIA中国医疗行业应用总监，负责NVIDIA技术平台在中国医疗健康行业的落地
加入NVIDIA前在腾讯，GE Healthcare,东芝医疗，三星研究院等公司和机构从事AI算法和应用的研发落地工作
博士毕业于英国诺丁汉大学，发表数十篇学术论文与核心专利，覆盖医疗图像，图像AI，等多个交叉学科领域
王永恒
MIT计算机与人工智能实验室博士后，Broad Institute of MIT and Harvard博士后
从事计算生物学研究，主要做空间组学和生成式AI，目前在接受“MIT-诺和诺德(制药公司)-AI博士后项目”资助进行相关研究，并在哈佛大学和耶鲁大学从事过生物医疗的研究
从事过AI医疗方面的风险投资，对AI医疗应用有综合了解
在本期内容里，我们从”假如拥有无限的算力,我们可以用AI做些什么“聊起，聊到了：AI给医疗行业带来了哪些令人兴奋的改变？手术机器人发展到什么程度了？我们未来还需要去医院看病吗？AI如何改变人类的药物研发与对于疾病和病毒的理解？以及两位嘉宾认为我们的有生之年能看到怎样的医疗图景等等话题！
这次对话让我们窥探到了前沿技术与经验积累如何在医学领域结合，相信也一定会对你有所启发！
结语
天宇：对于未来几年的医疗，我个人最期待的就是AI能够结合比如生物银行的数据预测病程的发展，帮助医生更好判断具体病人的情况什么时间需要干预，从而减少因为就医不及时错过治疗窗口的情况。不知道你对AI医疗的应用有什么补充或者期待？欢迎你在评论区留言分享，你的评论也有可能帮助到更多朋友！
补充介绍
2025年AI在医疗健康领域的应用现状：2024年底至2025年初，NVIDIA实地调查了全球超过600位医疗健康与生命科学的专业人士，超过三分之二的受访者表示正在积极使用AI。其用例的广泛程度反映了这个庞大行业的不同需求。https://www.nvidia.cn/lp/industries/healthcare-life-sciences/ai-survey-report/
SDK：即Software Development Kit（软件开发工具包），是能够帮助开发者更轻松地在特定平台开发应用程序的开发工具。如NVIDIA Holoscan多模态AI传感器处理平台提供的SDK：https://developer.nvidia.cn/holoscan-sdk
虚拟细胞(Virtual Cell)：AI在生物学的应用方向之一，虚拟细胞将是一个能够模拟细胞复杂的生理功能和行为的模型，它将通过整合海量数据（基因组、蛋白质组等）来预测细胞对药物或基因变化的反应。https://news.bioon.com/article/e5e8855e807f.html
人类细胞图谱(Human Cell Atlas)：一项庞大的国际研究计划，其目标是为整个人类生物学创建一个基础参考地图，详细说明存在哪些细胞、它们在哪里以及它们的功能。https://www.humancellatlas.org/learn-more/about-the-human-cell-atlas/#event-launch-of-the-human-cell-atlas
AlphaGenome：来自Google DeepMind的AI模型，旨在预测人类基因组中广阔的非编码区域的功能。它能预测单个基因突变可能如何影响基因调控。https://deepmind.google/discover/blog/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome/
生信模型/生物信息学模型(Bioinformatics Model)：一种用于分析和解释生物数据（特别是基因组学和蛋白质组学数据）的计算或统计模型，帮助人们在海量生物数据中发现模式、关系和意义。https://www.britannica.com/science/bioinformatics
Moon Surgical：其开发的Maestro系统已获得FDA的批准，核心功能之一ScoPilot能够实时追踪外科医生手中的器械，并自动控制腹腔镜的移动，以为医生提供最佳视野。该功能是一
个由NVIDIA Holoscan平台驱动的AI应用。https://www.prnewswire.com/news-releases/moon-surgical-receives-fda-clearance-for-scopilot-on-maestro-industrys-first-ai-enhanced-intraoperative-capability-powered-by--nvidia-holoscan-302404920.html
NVIDIA BioNeMo：一个开源机器学习框架，用于构建和训练生物制药深度学习模型。通过加速AI模型开发中成本和时间消耗最大的环节，致力于利用DNA、RNA和蛋白质数据进行生物分子研究的AI模型开发者将能够获得工具，把他们的研究提升到新的高度。https://www.nvidia.cn/clara/biopharma/
纳米孔测序：第三代DNA/RNA测序技术。其原理是让单链DNA/RNA穿过一个纳米孔，并测量电流的变化，使得研究者能够实时读取非常长的基因编码片段。https://blogs.nvidia.cn/blog/guinness-world-record-fastest-dna-sequencing/
腺相关病毒：一种细小的、对人类无害的病毒，通常被改造用作基因治疗中的递送载体。它能将治疗性基因携带到患者细胞中，而其本身不引起疾病。https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5548848/
衣壳蛋白：病毒的外层蛋白质外壳，它决定了病毒能感染哪些类型的细胞。https://www.med.tsinghua.edu.cn/info/1074/6301.htm
脂质体/脂质纳米颗粒(LNP)：由脂肪构成的微小空心球体，可用于包裹药物或遗传物质（如mRNA），并将其递送到细胞内。https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10636777/
类器官：在实验室中由干细胞培育出的一个微型、简化的三维器官，它能模拟真实器官的结构和功能。https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/organoid
本期节目制作
王一山（制片人）
WT（节目剪辑）
Alan（节目运营）
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