第一张证明：药物发现
药物发现是药物研发的第一关：找到与疾病相关的靶点蛋白，再选出能结合并影响它的分子 [59]。原文举了三家：用 AI 预测分子行为的薛定谔公司、拿了诺贝尔奖的 AlphaFold、DeepMind 分拆出的 Isomorphic Labs [59]。
核实结果：薛定谔确与辉瑞（2016 年）和阿斯利康（2019 年）有合作，后者在 2020 年还扩展到抗体等生物药，平台全球客户约 1750 家 [92][93][94][96]。AlphaFold 确实拿了 2024 年诺贝尔化学奖，其第三代版本已能预测分子与蛋白如何结合 [70][71]。Isomorphic 的势头更猛：今年 5 月完成 21 亿美元 B 轮融资，累计外部融资约 26 亿美元，旗下 17 个在研项目，员工约 348 人，与礼来、诺华、强生的合作潜在价值约 30 亿美元 [66][67][70][71]。
AI 设计的药进临床了吗？进了：今年 1 月，其一款 AI 设计候选药获得 FDA 临床试验许可 [69]。
但冷水在这里：至今没有一个 AI 发现的药物拿到 FDA 的完全批准。行业统计显示，进入临床的 AI 药物从 2016 年的 3 个涨到 2024 年 6 月的 75 个，而药物进入临床后的总体批准率只有约 10% [67]。哈萨比斯自己把首次临床的时间表从 2025 年底推迟到 2026 年底；截至今年 5 月，还没有任何患者用过 Isomorphic 设计的分子 [69][70]。
方向属实，但「救命药已存在」尚未兑现——所以它还在产房里。
第二张证明：医学影像
原文说，放射科是 AI 项目最多的医学领域 [59]。数字支持这个说法：FDA 的 AI 医疗设备清单上共有 1247 个产品，956 个属于放射科，占 77%；仅 2025 年一年就新增 258 个 [83][84]。这份清单最早的记录追溯到 1995 年，头十年一共只有 10 个产品；排在放射科之后的是心血管，占约 9% [83]。
原文举的两个例子经得起查吗？IDx-DR 在 2018 年 4 月成为 FDA 批准的第一个自主 AI 诊断系统——不需要医生读片，机器自己下结论，在基层诊所几分钟内筛查糖尿病视网膜病变。关键试验 900 名受试者，灵敏度 87.2%，特异度 90.7%——灵敏度指真病人被揪出来的比例，特异度指健康者不被误伤的比例 [61][62]。它走的是 FDA 的 De Novo 通道——专门给没有先例的新型器械开的门——还拿了突破性器械认定，如今改名 LumineticsCore，仍在销售 [60][61]。
Viz.ai 比它还早两个月：2018 年 2 月成为第一个获 FDA 许可的 AI 分诊软件，在 CT 上发现疑似大血管堵塞就短信通知卒中专家。300 张 CT 的测试里，算法曲线下面积 0.91，95% 以上的病例通知比常规流程快，平均省下 52 分钟——卒中抢救按分钟计，因此这个提速不是小数目 [74][75]。顺带一提，它的早期投资人包括谷歌前 CEO 施密特的风投基金 [74]，我们此前报道的 Edison Scientific 背后也有他 [48]。
三张证明里最扎实的一张。这两个系统确实没有 AI 就不会存在，因此原文的第二条声明完全成立。
第三张证明：个性化医疗
第三张证明的成色如何？原文举了荷兰研究者的前列腺癌放疗计划系统，以及剑桥 Addenbrooke 医院使用的 InnerEye 项目 [59]。InnerEye 本身是微软研究院与这家医院十多年合作的产物，2020 年起开源 [78][81]。
核实结果：荷兰的工作确有其事——乌得勒支的团队早在 2016 年就把前列腺癌自动放疗计划列为本院标准流程，操作时间压到 5 分钟以内，100 个回顾性测试计划里 98 个达到临床要求；临床试点中，21 名患者里 17 人最终用上了自动生成的计划 [90]。但原文没有给出处，无法确认指的是不是这一项。
InnerEye 的细节则有出入。医院实际部署的系统叫 OSAIRIS，是医生耶纳的团队用 InnerEye 开源工具包、加 50 万英镑的 NHS 资助自建的 [77][79]。效果是真的：AI 辅助勾画——在 CT 图像上逐层描出肿瘤和器官的轮廓——比手工快 13 倍，而手工每例要 20 分钟到 3 小时 [78][79]。
属实，但仍是进行时。原文自己也承认，真正的个性化医疗「仍在进行中」[59]。
