最近，美国医疗领域出现了一个值得关注的新动向。
10月29日，美国参议员、医生出身的Bill Cassidy公布了一份医疗AI立法讨论草案，尝试为人工智能在医疗领域的应用建立更加明确的监管框架。从技术应用到监管规则，AI医疗正在从探索阶段走向更深入的制度化发展。
而就在几个月前，一笔来自硅谷科技富豪的巨额捐赠，也释放出类似的信号：
英伟达董事会成员Mark Stevens夫妇捐赠1.75亿美元，用于支持美国萨特医疗集团（Sutter Health）与圣克拉拉大学（Santa Clara University）合作建立一所全新的医学院。
Mark Stevens夫妇与新医学院
（来源：Santa Clara University）
这是旧金山湾区一个多世纪以来首座新建的医学院。
一边是科技领域的巨额资本进入医学教育，一边是美国立法者开始探索AI医疗的监管规则。两件看似独立的事情，却指向同一个趋势：人工智能正在成为全球医疗创新的重要力量。
为什么科技资本、医学教育和医疗监管都开始更加重视AI？
因为它正在改变医学研究和临床实践的传统方式。
尤其是在癌症领域，从帮助科学家寻找新的抗癌药物，到辅助医生识别肿瘤、分析病理切片；从机器人手术中的智能辅助，到为癌症患者寻找适合自己的全球临床试验……AI已经开始参与癌症诊疗的多个关键环节。
（来源：摄图网）
英伟达董事夫妇豪捐1.75亿美元：科技与医学正在加速融合
这场捐赠的主角Mark Stevens，是美国知名风险投资人，也是英伟达董事会成员，曾任红杉资本合伙人。
他与妻子共同承诺捐赠1.75亿美元，支持Sutter Health与Santa Clara University建立一家全新的医学院，依托Sutter Health的医疗体系，把医学教育、临床实践、科研和医疗服务结合起来。
根据校方公布的信息，项目将建设约82000平方英尺的教学设施，探索适应未来医疗发展的医生培养模式。未来医疗行业的竞争，不仅是医院、医生和药物之间的竞争，也将越来越多地涉及数据、算法、计算能力和医学创新。
现代医学已经积累了海量信息：病理切片、基因检测报告、CT和MRI影像、药物研究数据……其中可能包含人类尚未充分识别的医学线索。而AI能够帮助科研人员在海量数据中寻找复杂关联。
对于高度复杂、个体差异明显的癌症来说，这种能力尤其值得期待。
AI已经进入癌症诊疗的四大关键环节
1. AI制药：寻找抗癌新药有了新路径
（来源：cancer-news.com）
研发一种抗癌药物，通常需要经历靶点发现、药物设计、实验验证和临床试验等多个阶段，耗时长、投入大，失败率也很高。
AI正在改变其中一些环节：
寻找潜在靶点：分析肿瘤基因和蛋白质数据，帮助研究人员发现可能参与肿瘤生长的关键分子。
设计候选药物：预测药物分子与靶点之间的相互作用，辅助筛选和优化候选化合物。
探索联合治疗：分析不同药物的作用机制，为新的联合用药研究提供线索。
AI制药已经不只是概念。
2026年10月发表于《Cancer Treatment Reviews》的一项研究显示，截至2026年3月1日，全球共有来自69家公司的129种AI参与发现或开发的治疗候选药物进入人体临床试验，其中74种属于肿瘤领域，占比57.3%。
这组数据说明，AI已经实实在在地进入抗癌药物研发管线，虽然大多数项目仍处于早期试验阶段。未来，AI有望提高药物研发效率，为一些过去缺少有效治疗选择的肿瘤探索新的治疗方向。
2. AI诊断：帮助医生从海量影像和病理信息中发现更多线索
（来源：pathai.com）
癌症诊断需要综合影像学、病理学、分子检测和患者临床表现。而AI的优势之一，是能够快速处理大量医学图像，识别其中的细微特征。
目前主要有三个应用方向：
① 医学影像分析：AI可以辅助医生分析CT、MRI、PET-CT等影像资料，识别可疑病灶、测量肿瘤大小、评估病灶变化。
② 数字病理分析：一张数字化病理切片可能包含大量细胞。AI可以辅助病理医生识别可疑肿瘤区域，分析细胞形态和组织结构。
例如，美国Paige公司开发的前列腺癌病理AI辅助分析系统Paige Prostate，已于2021年获得FDA De Novo授权，可辅助病理医生识别前列腺穿刺活检切片中可疑癌变区域。
③ 内镜检查：AI辅助结肠镜是目前具有随机对照研究证据的应用之一。
2024年发表于《柳叶刀·胃肠病学与肝病学》的COLO-DETECT研究，共纳入2032名受试者，比较AI辅助系统GI Genius与传统结肠镜检查。
结果显示：
AI辅助组每次检查发现的腺瘤平均数量为1.56个，传统组为1.21个。
AI辅助组发现至少一个腺瘤的比例为56.6%，传统组为48.4%。
也就是说，在这项研究中，AI辅助系统帮助医生发现了更多腺瘤。
部分结直肠癌正是由腺瘤性息肉逐渐发展而来。如果能够在肠镜检查中发现并切除更多癌前病变，就有机会降低部分结直肠癌的发生风险。
截至2026年9月，美国FDA公布的AI医疗器械授权数量已超过1600种，涉及影像、病理等多个医疗领域。
3. AI辅助手术：让复杂肿瘤手术拥有更智能的助手
（来源：avl.nl）
对于复杂肿瘤手术，医生不仅要尽可能切除肿瘤，还要保护周围的重要组织和器官。AI正在尝试为外科医生提供更多辅助。
例如：
术前分析影像，辅助制定手术规划。
术中识别组织和解剖结构，辅助判断重要区域。
结合影像提供手术导航和定位参考。
分析手术数据，辅助评估部分手术风险。
需要注意，机器人手术不等于AI手术。目前大多数机器人辅助手术系统，仍然由外科医生直接控制，AI更多承担识别、分析、导航和决策支持等工作。
2026年一项机器人辅助手术AI系统综述纳入17项研究，发现AI在术中组织识别、手术导航、风险预测及训练等方面展现出潜力。但研究也指出，目前证据主要证明技术可行性，尚不能证明AI已经普遍改善患者的生存率或长期临床结局。
未来，AI可能帮助医生提高复杂手术的精准度，但患者选择手术医院时，医生经验、团队协作能力和真实临床结果依然非常重要。
4. AI临床试验匹配：帮助患者寻找更多潜在治疗机会
（来源：criticalkarepharma.com）
这是AI医疗与部分晚期癌症患者实际需求联系非常紧密的领域。对于常规治疗选择有限的患者，符合自身病情的临床试验可能意味着多一种值得评估的治疗机会。
但寻找临床试验并不容易。
一项试验的入组条件可能涉及癌种、分期、基因突变、既往治疗史、身体状况等多个维度。AI能够帮助医生从大量临床试验中筛选潜在符合条件的项目。
一个值得关注的案例是美国哈佛医学院教学合作丹娜法伯癌症研究院的MatchMiner平台。
该平台最初主要利用患者肿瘤基因检测结果，与精准肿瘤学临床试验的入组条件进行匹配。2026年2月，MatchMiner-AI进一步向该院临床医生开放。它能够利用语言模型分析电子病历中的临床记录，提取患者既往治疗、病情进展等信息，再与正在招募的临床试验条件进行匹配。
哈佛医学院教学合作丹娜法伯癌症研究院
（盛诺一家官方签约合作医院）
这意味着，AI不再只是简单搜索某种基因突变对应的临床试验，而是开始尝试综合分析患者的完整病历。对于一位多线治疗后出现疾病进展的晚期肺癌患者，医生可以结合病理、基因检测、既往用药和身体状况，借助AI筛选潜在的临床试验。
未来，这类技术有望帮助患者更高效地了解：
美国是否有针对自己癌种的新药临床试验；
欧洲是否有针对特定基因突变的研究；
日本是否有值得进一步评估的创新治疗项目；
自己是否可能符合某项试验的初步入组条件。
当然，AI匹配不代表患者已经获得入组资格。最终仍需要研究中心医生审核完整病历和检查结果，并按照试验入排标准进行评估。
但对于部分治疗选择有限的癌症患者来说，更快、更全面地发现潜在临床试验机会，本身就具有重要意义。
AI医疗发展不能只靠技术：美国开始探索新的监管规则
AI进入医疗领域，也带来了新的问题：
如果AI误判病理切片，责任由谁承担？
如果AI需要读取患者的病历和基因检测数据，隐私如何保护？
AI软件不断升级，其安全性和有效性又该如何持续评估？
这些问题需要明确的规则。
10月29日，美国参议院健康、教育、劳工与养老金委员会主席、参议员Bill Cassidy公布了一份医疗AI立法讨论草案，名称为《PATIENT AI Act》。
美国国会大厦（来源：wikimedia commons）
草案主要涉及四个方面：
明确监管职责。进一步明确美国FDA与国家卫生信息技术协调办公室（ONC）在不同医疗AI产品监管中的职责。
加强软件更新管理。探索对AI医疗软件变化进行持续审查的机制，让技术更新与安全评估同步进行。
探索医疗支付机制。建立AI医疗工具的支付路径，促进经过适当评估的产品进入医疗服务体系。
保护患者隐私。加强医疗数据使用和安全管理，保护病历、基因信息和影像资料等敏感数据。
需要说明的是，截至2026年11月5日，这仍是一份立法讨论草案，并不是已经通过的法律。意见征集截止日期为2026年12月1日。
但这释放出一个重要信号：AI医疗的未来，不仅取决于技术有多先进，还取决于能否建立安全、透明、可监管、可持续的应用体系。
AI时代，癌症患者如何找到更适合自己的治疗机会？
对于癌症患者来说，AI医疗最重要的价值，不是技术本身有多先进，而是能否真正帮助自己解决问题。
例如：
确诊后，对病理结果存在疑问：可以了解是否需要专业病理复核，AI能够辅助分析，但疑难肿瘤仍需要有经验的病理专家判断。
接受治疗后，肿瘤出现进展：可以结合既往治疗、基因检测和影像资料，寻求专业医生对下一步治疗的评估。
常规治疗选择有限：可以进一步查询美国、欧洲、日本是否有针对自身病情的创新药物研究或临床试验。
面对多个治疗方案，不知道如何选择：可以寻求不同专业领域专家的第二诊疗意见，综合评估各种方案的获益、风险和适用条件。
这也说明，AI虽然让医疗信息获取变得更加高效，却不能自动替患者解决一个更重要的问题：如何从全球海量的医疗资源中，找到真正适合自己的医院、专家和治疗方案？
这正是盛诺一家“全球就医战略咨询”服务希望帮助患者解决的问题。
2025年，“全球就医战略咨询”发布现场
全球就医战略咨询，不是简单地推荐一家医院，也不是让患者盲目追逐所谓的最新技术，而是完全从患者病情和利益出发，整合国内外专家资源，帮助患者明确诊断、规划每一步的就医方向，找到适合的治疗方案，并协助落地实施。
如果国内有成熟、适合患者的治疗方案，就在国内接受治疗，不必盲目追求海外；如果病情复杂、诊断存在疑问，可以评估是否需要进一步病理复核或国内外专家第二诊疗意见；如果国内治疗选择有限，而海外存在值得关注的新疗法或临床试验，则进一步评估其适用性，规划是否需要海外转诊；如果确实需要海外就医，则帮助患者对接适合的医院和专家，做好就诊安排及后续医疗衔接。
从病情分析、医疗资源评估，到就医方向规划、医疗资源对接和具体落地，盛诺一家希望帮助患者把每一步都走得更加清晰、稳妥。
AI可以帮助我们更快发现信息、整理证据和寻找潜在机会，但真正把这些信息转化为适合患者的治疗决策，仍然离不开专业医生的判断和系统的医疗服务。
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结语：
从英伟达董事夫妇捐赠1.75亿美元支持建立新医学院，到AI制药、AI诊断、机器人手术和临床试验匹配不断发展，再到美国开始探索医疗AI监管规则，我们正在看到一个新的医疗时代逐渐到来。
对于癌症患者来说，AI最值得期待的，不是它能够取代医生，也不是它能够保证治愈癌症。而是它有机会帮助科研人员探索新的抗癌药物，帮助医生发现更多疾病线索，帮助患者更高效地找到潜在治疗机会。
从技术突破到真正改善患者生存结局，仍然需要严谨的临床验证。医学进步的最终目的，从来不是追逐技术本身。
无论AI如何发展，最终都应该回到同一个目标：让患者获得更准确的诊断、更多合适的治疗选择，以及更有质量的生命。
参考来源：
1.Santa Clara University，2026-05-15，医学院成立及1.75亿美元捐赠公告
2.NVIDIA，Mark A. Stevens董事资料
3.Haque et al.，Cancer Treatment Reviews，2026，AI-enabled drug discovery
4.Seager et al.，Lancet Gastroenterology & Hepatology，2024，COLO-DETECT研究
5.美国FDA，AI医疗器械官方清单
6.美国FDA，2021-09-21，Paige Prostate授权文件
7.Journal of Clinical Pathology，2026，AI数字病理与前列腺癌检测综述
8.2026年，AI在机器人辅助手术中的应用系统综述
9.Dana-Farber，MatchMiner-AI官方介绍
10.美国参议院HELP委员会，2026-10-29，PATIENT AI Act讨论草案公告
