阿布扎比，2026年4月6日（阿联酋通讯社）——人工智能正在重塑医学的可能性边界。在2026年世界卫生日"同心护健康，科学引未来"的全球主题下，阿布扎比穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）的研究人员正将这一理念转化为实践成果。
世界卫生组织数据显示，全球每三秒就新增一例痴呆症患者，目前尚无治愈方法。但MBZUAI研发的MAGNET-AD人工智能系统可能提供同等价值的解决方案：提前二十年预警阿尔茨海默病发病风险。这项重大早期检测突破采用时空图神经网络识别传统临床评估难以捕捉的生物模式。据《柳叶刀·公共卫生》权威研究预测，全球痴呆症患者数量将于2050年达1.52亿，该技术的出现恰逢其时。
"对于无药可治的疾病，早期检测就是一切，"博士研究员萨尔玛·哈桑表示。其团队开发的配套系统ClinGRAD可同步分析脑部核磁共振、基因组数据及临床记录，以98.75%的准确率分类痴呆亚型。该成果经MICCAI 2025国际顶级医学影像会议同行评审，并在多中心、多模态ANMerge数据集上验证了跨人群的鲁棒性。2025年1月《英国医学杂志》发表的五百万患者系统综述指出，痴呆诊断可使预期寿命缩短3至30年（取决于发病年龄），此类精准技术因而意义重大。
阿尔茨海默病研究是MBZUAI——全球首所专注人工智能研究的大学——推动医学边界的五大领域之一。值此世界卫生日，这些工作生动展示了AI如何迅速从论文转化为现实影响。
现代医学最反直觉的发现之一，是人体部分最具揭示性的信号可通过视网膜观测。MBZUAI研究人员去年在克利夫兰诊所阿布扎比分院证实，简易眼底扫描能无创识别糖尿病、高血压、阿尔茨海默病及心脏病的早期征兆，且早于患者自觉症状。国际糖尿病 federation估算阿联酋成人糖尿病患病率约16%，位居全球前列，该技术对人口健康筛查影响深远。
团队同时开发了整合视网膜血管成像与心电图数据的AI系统，用于早期心力衰竭检测。研究人员强调，该系统旨在为医生提供数字第二意见，而非替代诊疗，从而捕捉易被忽视的异常。
中东与非洲数百万民众面临医疗资源限制，障碍不仅在于地理距离，更源于语言与健康素养鸿沟。MBZUAI的"AI阿拉伯医生"项目依托希沙姆·乔拉卡尔博士团队研发的BiMediX系列医疗AI模型，致力于填补这一缺口。该项目已获多项国际认可，包括2024年Meta Llama影响力创新奖与2025年英伟达学术资助。
BiMediX作为核心，是首个支持阿拉伯语-英语互译的医疗大语言模型，实现跨语言精准医学理解，已在Hugging Face平台下载超14万次。BiMediX2进一步扩展能力，可同步解析X光、核磁共振及CT影像。后续通过MediX-R1和MedAgentSim增强临床推理能力，支持多场景互动诊疗。最新进展中，该模型语言支持已延伸至全球6亿人使用的印地语，获MBZUAI-印度理工联合研究种子基金支持。
团队研究成果已发表于EMNLP和MICCAI等顶尖会议，并开源模型、数据及代码，践行MBZUAI推动中东及全球AI研究的使命。通过集成Telegram等平台及移动应用，支持文本与语音交互，系统专为健康素养有限的偏远社区设计，提供全天候母语初步医疗指导。
世卫组织统计显示，全球每33名新生儿中约有1例先天性畸形，年均影响600万婴儿。穆罕默德·亚库布副教授毕生致力于缩小这一差距。其ScanNav技术作为全球首款获认证的AI胎儿畸形扫描评估系统，从牛津实验室历经FDA审批，现已部署于GE医疗全球网络，每年惠及数百万女性。
在MBZUAI，该研究已扩展为FetalCLIP系统——基于21万张超声图像（同类最大数据集）训练的AI模型，能更快速精准检测胎儿心脏缺陷并完成解剖测量。团队进一步开发的MobileFetalCLIP轻量化模型可在边缘设备运行，将可靠胎儿筛查延伸至最急需的资源匮乏地区。
2025年11月，MBZUAI与GenBio AI凭借"AI驱动数字生物体"（AIDO）项目，获阿联酋人工智能科学研发类大奖。该大规模人类生物学模拟涵盖基因活性、蛋白质行为至器官系统功能。
项目中的DNA、RNA、蛋白质及细胞基础模型可预测分子与细胞特性，"基因表达转换器"（GET）能在实验室实验前预判特定条件下基因行为。其目标远超实验室范畴：加速药物研发进程、提升安全性并降低成本，最终构建疾病根源的全新认知体系。
这些突破共同诠释了"科学引领健康"从理念到实践的深刻内涵。在阿布扎比，依托MBZUAI的探索，这一未来正加速成为现实。
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