研究人员在ADLM 2025（原AACC年度科学会议暨临床实验室博览会）上展示了一种由人工智能（AI）辅助开发的新型血液检测方法，相较于当前标准检测方法，该方法能够更早、更准确地检测莱姆病，有望显著改善患者治疗结果。另一项研究评估了生成式AI工具如何通过帮助青少年获取有用的医疗信息来增强其健康意识。
新型检测方法为早期治疗带来希望
每年，美国有超过47.5万人被诊断患有莱姆病，这一数字预计还会因气候变化扩大蜱虫生存范围而上升。如果在早期发现，莱姆病对抗生素治疗反应良好。然而，目前常用的检测方法——两步血清学检测——仅能准确检测出30%的早期莱姆病病例。这是一个重大的诊断缺口，因为感染后几周内未被诊断和治疗的莱姆病患者中，超过一半会发展为长期健康问题，如疲劳、神经认知障碍和关节炎。
新型检测方法利用人工智能实现了重大改进。其灵敏度和特异性均超过90%。ACES Diagnostics的微生物学家兼首席科学官Holly Ahern表示：“这意味着10名患者中有9人能够获得正确诊断并接受适当的治疗，从而显著降低慢性疾病的风险。”
Ahern及其团队基于恒河猴的研究开发了一种检测面板，恒河猴对莱姆病细菌的免疫反应与人类相似。该面板可检测10种蛋白质（抗原），只需进行一次测试即可完成，相较需要进行最多四次测试的两步法有了明显改进。
随后，研究团队分析了123名莱姆病患者和197名未感染者的血液样本，以测试将机器学习引入检测是否能通过识别独特的免疫模式提高检测性能。Ahern解释说：“你和我可能感染了相同的细菌，但我们产生的抗体反应可能不同。通过这些抗原与基于决策树的分类器匹配，我们可以在每个个体病例中识别这种差异。”
研究团队发现了一种算法，能够提高所有疾病阶段的检测准确性，在早期病例中正确识别感染的比例超过90%（相比之下，传统方法为27%）。Ahern表示，该检测方法相对便宜，可在标准实验室设备上运行，预计将在2026年底之前实现商业化。
Medicine-GPT作为青少年信息工具的应用
另一项研究评估了由医生开发、可免费使用的ChatGPT定制模型Medicine-GPT。研究聚焦于青少年群体，因为他们通常是技术早期采用者，经常在网上搜索信息，尤其是那些他们不愿与成年人讨论的话题。
纽约威尔康奈尔医学院的高中研究实习生Austin Jin表示：“Medicine-GPT在解决青少年健康咨询方面表现出色，相较于ChatGPT-4，在完整性、推理能力和整体医疗帮助性方面表现更佳。”
Jin及其团队从Reddit的“Ask Doctors”论坛收集了超过100个与实验室医学和诊断相关的临床问题，筛选出10至19岁用户发布的帖子，并按“热门”互动排序。他们评估了该定制聊天机器人相较于其前身ChatGPT-4在提供有用答案方面的表现。
两种模型在事实准确性方面均表现出色，但Medicine-GPT在其他指标上表现更优，其完整性评分为66.6%，推理能力评分为60%，帮助性评分为46.6%（相比之下，ChatGPT-4分别为20%、33.3%和23.3%）。两者在清晰度方面均获得高评分（Medicine-GPT为80%，ChatGPT-4为70%）。
然而，一个常见的挑战是，这些工具可能会让青少年感到不知所措，尤其是当聊天机器人提出罕见且致命的疾病作为诊断可能性时。Jin表示：“这凸显了未来AI工具不仅需要医学准确，还需要具备情境感知、用户敏感性和与临床医生沟通方式一致的重要性。”
他补充道：“与其阻止使用，医疗提供者可以指导青少年如何负责任地使用这些工具，强调AI不应取代专业的医疗建议或个性化评估。”
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