2026年3月披露的一则医疗AI实践案例显示,澳大利亚AI专家Paul Conyngham借助ChatGPT、AlphaFold、Grok等AI工具,为患肥大细胞癌的爱犬Rosie制定实验性治疗方案,治疗后肿瘤缩小约75%。该案例展现了生成式AI辅助复杂医疗决策的潜力,引发OpenAI总裁Greg Brockman、DeepMind CEO Demis Hassabis等业内人士关注,也引发学界关于AI医疗落地边界的讨论。
当宠物医生告诉Paul Conyngham,他的爱犬Rosie所患的肥大细胞癌属于罕见亚型,没有成熟的标准治疗方案时,这位深耕AI技术落地多年的从业者,没有选择被动等待,而是转向了自己最熟悉的技术工具寻找可能性。整个治疗方案的研发从2024年11月正式启动,核心环节全部由多款不同能力的AI工具协作完成。
在方案设计初期,ChatGPT首先根据Rosie的病症数据、过往病史,建议对病灶样本进行深度基因组测序,为后续靶点分析提供了基础数据支撑。拿到测序结果后,DeepMind旗下的蛋白质结构预测工具AlphaFold完成了核心的靶蛋白结构识别工作,同时从FDA已批准上市的药物库中筛选出匹配度最高的候选药物,大幅降低了药物适配的试错成本。最终的定制化癌症疫苗设计环节,则由X(原推特)旗下的大模型Grok完成。
经过一段时间的规范化治疗,最新检测数据显示,Rosie体内的肿瘤体积已经缩小约75%,尽管尚未完全康复,但病灶的明显缩小已经超出了此前传统治疗方案的预期效果。
这一个案的治疗效果很快在全球AI圈和生物医疗圈引发热议,OpenAI总裁Greg Brockman、DeepMind首席执行官Demis Hassabis先后在公开场合提及该案例,认为其验证了多模型协作落地复杂垂直场景的可行性,为AI辅助精准医疗的发展提供了新的实践参考。
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