【海外AI医疗周报】本期导读：医疗AI正从“模型能力竞争”加速走向“真实应用落地”。本期海外动态显示，一方面，以 Microsoft Copilot 为代表的通用AI已成为用户获取健康信息的重要入口，甚至承担部分初级咨询功能；另一方面，AI正深入临床与医院运营核心，从自动编码到癌症检测，逐步演变为“基础设施级能力”。与此同时，各国监管与治理框架快速推进，强调以人为核心的安全与可控。

微软报告：越来越多用户向 Microsoft Copilot 咨询健康问题

近日微软分析了 1 月份超过 50 万条去识别化的健康相关对话发现，在向微软 Copilot 咨询健康信息的人群中，近五分之一的人会讨论个人症状或病情，在美国越来越多的消费者开始向人工智能聊天机器人寻求医疗建议。

以下是 3 月 10 日微软 Copilot 报告中的七项关键发现：

1.近 20%的对话涉及个人症状或病情的讨论，这表明人们对个性化健康指导兴趣浓厚。

2.占比最大的类别是一般健康信息（占40%），主要集中在具体的治疗方法和疾病上，这表明人们对个性化健康建议的实际需求可能比数据所显示的还要高。

3.约每 7 个个人健康咨询中就有 1 个是关于他人的（例如子女、父母、伴侣），这凸显了人工智能作为护理辅助工具的新兴作用。

4.傍晚和夜间时段，由于难以获得传统医疗服务，关于个人症状和心理健康的咨询量激增。

5.设备使用情况存在显著差异：移动设备主要用于个人健康管理，而台式设备则更多用于工作和学术用途。

6.相当一部分查询集中在医疗服务指引方面，包括寻找医疗服务提供者和了解保险事宜，这凸显了医疗体系中长期存在的摩擦。

7.研究结果对健康人工智能工具的平台设计、安全性和负责任开发具有重要启示。

OpenEvidence 推出 AI 医疗编码功能

OpenEvidence 在其临床人工智能助手中推出了一项基于人工智能的医疗编码功能。据该公司介绍，这项名为“编码智能”（Coding Intelligence）的新功能可提供现行程序术语（CPT）代码的自动建议、评估与管理（E/M）级别的推荐，并将支持医疗决策的依据直接写入病历记录，同时提供 ICD-10 诊断代码。公司高管表示，这款可在 OpenEvidence Visits 中使用的工具，能根据临床记录生成编码，并在每次医患会诊结束时自动应用。OpenEvidence 临床人工智能副总裁 Ania Bilski表示：“无需额外操作，OpenEvidence 就能为其 CPT + E/M 建议生成简明扼要的依据。它真正捕捉到了诊疗过程的复杂性，让我在急诊室工作时节省了数小时的时间。”

新加坡国家癌症中心：利用人工智能助力新一代癌症检测

新加坡领先的国家三级癌症中心——新加坡国家癌症中心宣布，将启动一项耗资 600 万新元（470 万美元）的合作项目，旨在开发一种基于人工智能的癌症检测技术。该技术利用先进的基因组测序，为临床医生提供更全面的肿瘤信息，并为治疗决策提供指导。通过与精准肿瘤学公司 Lucence 以及新加坡科技研究局（A*STAR）的诊断研发中心（DxD Hub）合作，共同推进 UNITED 2.0 项目。

该项目是在之前的 UNITED 1.0 项目基础上发展而来的，该项目开发了名为 UNITED 600 的癌症组织检测方法。该检测方法利用 DNA 和 RNA 信号，对肿瘤和组织样本中的 572 个基因和 71 种 RNA 融合进行分析。Lucence 创始人兼首席执行官、医疗总监陈敏汉博士表示：“UNITED 2.0 让我们从对患者癌症的‘快照’式了解，迈向了高分辨率的‘地图’ ”。通过将人工智能与全面的 DNA 和 RNA 测序相结合，将海量的复杂数据转化为清晰、可操作的答案，这将帮助临床医生更快地选择更合适的治疗方案。

调查：2026年医疗系统人工智能应用激增

Eliciting Insights 的一项最新调查显示，目前美国 75%的医疗系统至少在使用一项人工智能应用，这一比例较 2025 年的 59%有所上升。该调查覆盖全美 120 家医疗体系，受访者群体涵盖了不同规模的医疗体系及各类电子病历平台。Eliciting Insights 首席执行官特里什·里瓦德表示，到 2026 年，医疗体系将广泛采用人工智能来应对人力短缺和财务压力，各机构已不再局限于试点阶段，而是正在战略性地部署能够直接缓解医护人员职业倦怠并改善财务状况的解决方案。

AI 平台的采用率不仅在仅部署单一平台的系统中激增，50%的受访者表示其系统使用了三款或更多应用程序。在能够对 AI 解决方案投资回报率进行量化的医疗系统中，超过半数报告称其投资回报率至少达到 2 倍。

报告：美国57%的医院将人工智能列为首要技术优先事项

Sage Growth Partners 3 月 24 日发布的一份报告显示，面对预期中的投资下滑，医疗系统高管们正将人工智能、患者体验和增长计划列为优先事项。

该报告基于对 101 位医院及医疗系统高管的调查，分析了 2026 年和 2027 年的医疗信息技术采购计划。41%的高管预计未来两年预算将减少。尽管预算趋紧，医疗系统仍持续投资于与战略增长相关的技术。人工智能位居计划投资的首位，57%的高管将基于人工智能的临床解决方案列为首要技术优先事项。数据分析、收入周期管理工具、远程医疗以及患者参与技术也位列重点关注领域之列。他们强调，必须将数字工具和远程医疗融入现有的医疗服务模式中。

俄罗斯批准医疗人工智能国家标准

2026年3月19日，俄罗斯联邦技术规范与计量署（Росстандарт）正式发布消息，宣布批准了医疗保健领域人工智能系统的国家标准——GOST R 72484-2025《医疗保健领域的人工智能系统。术语与定义。分类》。该标准已于2026年2月1日正式生效。

这一标准的出台，标志着俄罗斯在医疗人工智能领域的规范化管理迈出了关键一步。它不仅为行业提供了统一的术语体系，更建立了清晰的分类框架，为医疗AI系统的研发、注册、应用和监管提供了权威依据。

新加坡推进医疗保健人工智能治理框架，获世卫组织最高认证

2026 年 3 月，新加坡卫生科学管理局（HSA）被世界卫生组织（WHO）认定在医疗器械监管方面达到了最高成熟度级别——第 4 级，成为全球首个获得此项认证的国家监管机构。

新加坡卫生部于 2026 年 3 月将《人工智能与医疗保健指南》（AIHGle）更新至第二版，该版本反映了生成式人工智能的发展动态，并针对人工智能全生命周期提供了最新的最佳实践建议。资讯通信媒体发展局（IMDA）还发布了一个专门针对代理型人工智能（即自主决策系统）的新型治理框架，该框架侧重于人类监督、问责机制以及安全对齐。新加坡卫生部长阐述了一项明确的治理理念：医疗保健应借助人工智能并由其增强，但不应由人工智能来决定。人类监督仍是该框架的核心，安全、临床疗效和成本效益是卫生部采用人工智能的三大基石。

澳大利亚将成立国家委员会，负责指导人工智能和虚拟医疗的安全工作

澳大利亚数字健康局将成立一个国家数字健康临床治理委员会（NCGC-DH），旨在指导澳大利亚境内人工智能、虚拟医疗及其他新兴数字健康技术的安全应用。该项目将得到专家团体的支持，包括临床医生、患者、行业代表、医疗技术专家以及其他相关政府机构，重点关注数字健康领域的三个增长与创新方向：通过“我的健康档案”安全地共享健康信息；虚拟医疗和远程医疗中的患者安全与质量问题；以及在医疗保健环境中安全地应用人工智能。该委员会可能会利用数字健康手段，例如立法、合规性和标准，“以更好地支持卫生人员队伍，减轻行政负担，并为建立一个更安全、更具前瞻性且可持续的卫生体系奠定基础。”