“说 AI 能治愈癌症更像是一种陈词滥调，而非鼓舞人心，大多数人认为这是欺骗性的。”
8 月 16 日，Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 在 X 上写下了这句话。两天后，Anthropic 公布了一项蛋白质设计实验：Claude 操作一组专业模型和研究工具，设计出了能够与多个目标蛋白结合的新蛋白。再过一天，莫德纳和默沙东宣布，包含机器学习设计环节的个体化癌症疫苗在黑色素瘤三期试验中达到主要终点。
几项成果集中出现，再次激起了外界对 AI 医疗的关注，资本市场也迅速作出反应。8 月 19 日，莫德纳股价上涨约177%，默沙东上涨约 13%；Anthropic 相关实验的验证方 Twist 股价单日上涨 22.64%、从事 AI 精准医疗的 Tempus AI 也上涨 22%。热度随后扩散到整个生物科技板块，iShares Biotechnology ETF 和 SPDR S&P Biotech ETF 当天分别上涨 6.6% 和 5.9%。
从蛋白质设计、AI 药物发现，到个体化癌症疫苗的三期试验，“AI 医疗”开始对应越来越具体的研究成果。那么，这些进展分别到了哪一步？哪些已经经过人体临床验证，哪些还停留在实验室；AI 又在其中承担了什么工作？它真的帮助人类“治愈”癌症了吗？
“治愈”有着非常严格的要求
“AI 医疗”听起来像一个单独的行业，但它内部其实包含一系列差别很大的工作。
算法可以阅读病历、识别影像、预测疾病风险，也可以寻找药物靶点、生成分子结构、筛选临床试验患者。它还可以辅助医生选择治疗方案、计算放疗剂量，或者监测患者服药后的反应。
这些工作都与医疗有关，证据标准却各不相同。
一个模型在医学考试中答对问题，证明的是它能处理某种形式的文本；在历史病例上准确预测诊断，证明的是它能复现数据中的模式；在医院里帮助医生提高诊断率，需要前瞻性试验；一种由 AI 参与设计的药物是否有效，最终还要在患者身上与现有治疗或者安慰剂进行比较。
美国食品药品监督管理局（FDA）称，自 2016 年以来已经收到超过 500 份包含 AI 组件的药品和生物制品申报材料。这里的“使用 AI”可以指预测药代动力学、优化剂量、分析临床终点、整合自然病史数据，也可以指辅助生产和质量控制。它说明 AI 已经成为药物研发中的常用工具，并不意味着 500 款药物由 AI 独立发明。
已经获得监管授权的医疗 AI，同样主要分布在信息处理环节。JAMA 2025 年的一项系统研究统计了 950 款 FDA 授权的 AI 医疗器械，其中 723 款属于放射科，占比约 76%。它们处理的是 X 光片、CT、核磁共振和超声等高度数字化的数据。
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