{"id":81954,"topic":"ai","source":"新浪财经","title":"AI与基因组学或将开启下一场医学革命 - 新浪财经","url":"https://finance.sina.cn/stock/jdts/2026-09-14/detail-iniruxuw3995467.d.html?oid=800&vt=4&cid=76993&node_id=76993","url_hash":"4cee379d72005a8521995cfa6d8b745aad1d0681","author":"","summary":"<a href=\"https://news.google.com/rss/articles/CBMisgFBVV95cUxQWTdWYkJKcVBZUlhQQUF6V3Vlb04tM2VOZmp0QzBoUWl6eHBjSkNZM3pHQnBBbmd1UjYyQmJXREpSRXZPUm1ndlUxMm9DcERrLUVZNUpzS2g4bzl1UUZpVXZtMGtFR19YWGF1dWU4bklMVURqUUFJWDJESF8tRWhwR2tNRVVDTFNsek1rUUFudzBZbTBJaS00am05LVdIbC14YjAtWFZqWV9WTGk2eGFfRnB3?oc=5\" target=\"_blank\">AI与基因组学或将开启下一场医学革命</a>&nbsp;&nbsp;<font color=\"#6f6f6f\">新浪财经</font>","content":"AI与基因组学或将开启下一场医学革命\n（来源：上观新闻）\n在第七届时光派国际长寿论坛上，Human Longevity董事长兼首席执行官何为无博士围绕人工智能、基因组学与人类长寿展开分享。在他看来，医学正在进入一个新的发展阶段。过去，医学更多是在疾病发生后进行诊断和治疗，而随着人工智能、基因组学、医学影像和多组学技术的发展，人类正在逐渐具备更强的能力去理解自身健康，也让医学干预的时间窗口不断前移。\n“下一场医学革命，不只是新药、新疗法的出现，更重要的是我们开始真正理解一个人的生命数据。”何为无博士认为，每个人的基因、医学影像、生物标志物以及长期健康数据，本质上都是一套复杂的生命信息。过去，由于数据规模和计算能力有限，这些信息往往彼此分散，很难被真正整合起来。而人工智能的发展，正在改变这种状况。\n如果把人体看成一个复杂的生命系统，那么单一的一项检查就像只看到其中一个局部。基因组学可以帮助认识个体差异，医学影像能够呈现身体结构和变化，实验室检测和生物标志物则提供更多健康信息，而长期纵向健康数据可以进一步呈现一个人身体状态随时间发生的变化。当这些不同维度的信息被整合起来，医学所能够回答的问题也可能随之改变。\n何为无博士所强调的，正是这种从单点信息走向多模态生命数据整合的变化。借助人工智能分析基因组学、医学影像、实验室检测、多组学以及长期健康数据，未来医学有望不再只是等到疾病出现后再去寻找答案，而是进一步识别一个人可能面临的健康风险。\n这意味着医学思路可能发生重要转变。过去更多是“发现疾病”之后进行诊断和治疗，未来则可能更加重视“预测风险”，在问题真正发生之前寻找线索。医学干预也由被动应对逐渐向主动预防转变。\n这种变化背后，是对“健康”本身理解方式的改变。健康并不只是一次检查结果正常，也不仅意味着当前没有明显疾病。随着生命数据不断积累，医学有机会更加动态地观察一个人的身体状态，了解不同健康指标之间的关联，并据此更早识别潜在风险。\n这一理念也成为近年来长寿科学领域讨论的重要方向。今年夏天，在美国圣地亚哥举行的一场科学顾问委员会会议上，来自人工智能、基因组学、衰老科学、公共卫生和生命科学等领域的科学家共同讨论了一个问题：20年后的医学和人类健康会是什么样子？\n其中，人工智能先驱Geoffrey Hinton关注人工智能如何帮助人类理解复杂的人体生物学。他提出，人体生物学可能比语言更加复杂。另一位科学家Eric Verdin则将关注点进一步延伸到衰老本身，探讨在不断加深对人体理解的基础上，能否真正改变衰老过程，并关注细胞重编程等研究方向。\n但无论是人工智能对生命数据的理解，还是对衰老机制的探索，何为无博士特别强调，长寿科技不能建立在概念和想象之上，而必须建立在科学、数据和持续验证之上。代谢与炎症在衰老的进程中所起的作用至关重要。尤其是任何试图延长寿命的干预，首先都需要关注安全性和真实证据。技术发展越快，越需要科学验证作为基础。\n从人工智能到基因组学，从医学影像到多组学，再到长期健康数据，不同技术正在逐渐连接起来。长寿科学因此也不再只是研究如何延长寿命，而开始探索如何更早理解身体、更早发现风险，并为健康干预争取时间。\n在何为无博士看来，这或许正是“下一场医学革命”的真正含义。它并不是简单追求让人活得更久，而是借助科技让人类更早读懂自己的身体，更早认识自身可能面临的健康风险，并努力延长健康生命。\n作为国内具有较强国际影响力的长寿科技交流平台，时光派国际长寿论坛已经连续举办七届，持续推动全球长寿科学、医学和产业资源之间的交流。\n原标题：《AI与基因组学或将开启下一场医学革命》","image_url":"https://n.sinaimg.cn/spider20260914/566/w362h204/20260914/0c55-c45555a5f7c7500ba841c7f653b80b08.jpg","lang":"zh","published_at":"2026-09-14T10:46:15+00:00","fetched_at":"2026-09-14T11:15:07+00:00","status":"read","starred":0,"extract_state":"ok","summary_auto":"AI与基因组学或将开启下一场医学革命\n（来源：上观新闻）\n在第七届时光派国际长寿论坛上，Human Longevity董事长兼首席执行官何为无博士围绕人工智能、基因组学与人类长寿展开分享。在他看来，医学正在进入一个新的发展阶段。过去，医学更多是在疾病发生后进行诊断和治疗，而随着人工智能、基因组学、医学影像和多组学技术的发展，人类正在逐渐具备更强的能力去理解自身健康，也让医学干预的时间窗口不断前移。\n“下一场医学革命，不只是新药、新疗法的出现，更重要的是我们开始真正理解一个人的生命数据。”何为无博士认为，每个人的基因、医学影像、生物标志物以及长期健康数据，本质上都是一套复杂的生命信息。过去，由于数据规模和计算能力有限，这些信息往往彼此分散，很难被真正整合起来。而人工智能的发展，正在改变这种状况。\n如果把人体看成一个复杂的生命系统，那么单一的一项检查就像只看到其中一个局部。基因组学可以帮助认识个体差异，医学影像能够呈现身体结构和变化，实验室检测和生物标志物则提供更多健康信息，而长期纵向健康数据可以进一步呈现一个人身体状态随时间发生的变化。当这些不同维度的信息被整合起来，医学所能够回答的问题也可能随之改变。\n何为无博士所强调的，正是这种从单点信息走向多模态生命数据整合的变化。借助人工智能分析基因组学、医学影像、实验室检测、多组学以及长期健康数据，未来医学有望不再只是等到疾病出现后再去寻找答案，而是进一步识别一个人可能面临的健康风险。\n这意味着医学思路可能发生重要转变。过去更多是“发现疾病”之后进行诊断和治疗，未来则可能更加重视“预测风险”，在问题真正发生之前寻找线索。医学干预也由被动应对逐渐向主动预防转变。\n这种变化背后，是对“健康”本身理解方式的改变。健康并不只是一次检查结果正常，也不仅意味着当前没有明显疾病。随着生命数据不断积累，医学有机会更加动态地观察一个人的身体状态，了解不同健康指标之间的关联，并据此更早识别潜在风险。\n这一理念也成为近年来长寿科学领域讨论的重要方向。今年夏天，在美国圣地亚哥举行的一场科学顾问委员会会议上，来自人工智能、基因组学、衰老科学、公共卫生和生命科学等领域的科学家共同讨论了一个问题：20年后的医学和人类健康会是什么样子？\n其中，人工智能先驱Geoffrey Hinton关注人工智能如何帮助人类理解复杂的人体生物学。他提出，人体生物学可能比语言更加复杂。另一位科学家Eric 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Longevity董事长兼首席执行官何为无博士围绕人工智能、基因组学与人类长寿展开分享。在他看来，医学正在进入一个新的发展阶段。过去，医学更多是在疾病发生后进行诊断和治疗，而随着人工智能、基因组学、医学影像和多组学技术的发展，人类正在逐渐具备更强的能力去理解自身健康，也让医学干预的时间窗口不断前移。\n“下一场医学革命，不只是新药、新疗法的出现，更重要的是我们开始真正理解一个人的生命数据。”何为无博士认为，每个人的基因、医学影像、生物标志物以及长期健康数据，本质上都是一套复杂的生命信息。过去，由于数据规模和计算能力有限，这些信息往往彼此分散，很难被真正整合起来。而人工智能的发展，正在改变这种状况。\n如果把人体看成一个复杂的生命系统，那么单一的一项检查就像只看到其中一个局部。基因组学可以帮助认识个体差异，医学影像能够呈现身体结构和变化，实验室检测和生物标志物则提供更多健康信息，而长期纵向健康数据可以进一步呈现一个人身体状态随时间发生的变化。当这些不同维度的信息被整合起来，医学所能够回答的问题也可能随之改变。\n何为无博士所强调的，正是这种从单点信息走向多模态生命数据整合的变化。借助人工智能分析基因组学、医学影像、实验室检测、多组学以及长期健康数据，未来医学有望不再只是等到疾病出现后再去寻找答案，而是进一步识别一个人可能面临的健康风险。\n这意味着医学思路可能发生重要转变。过去更多是“发现疾病”之后进行诊断和治疗，未来则可能更加重视“预测风险”，在问题真正发生之前寻找线索。医学干预也由被动应对逐渐向主动预防转变。\n这种变化背后，是对“健康”本身理解方式的改变。健康并不只是一次检查结果正常，也不仅意味着当前没有明显疾病。随着生命数据不断积累，医学有机会更加动态地观察一个人的身体状态，了解不同健康指标之间的关联，并据此更早识别潜在风险。\n这一理念也成为近年来长寿科学领域讨论的重要方向。今年夏天，在美国圣地亚哥举行的一场科学顾问委员会会议上，来自人工智能、基因组学、衰老科学、公共卫生和生命科学等领域的科学家共同讨论了一个问题：20年后的医学和人类健康会是什么样子？\n其中，人工智能先驱Geoffrey Hinton关注人工智能如何帮助人类理解复杂的人体生物学。他提出，人体生物学可能比语言更加复杂。另一位科学家Eric Verdin则将关注点进一步延伸到衰老本身，探讨在不断加深对人体理解的基础上，能否真正改变衰老过程，并关注细胞重编程等研究方向。\n但无论是人工智能对生命数据的理解，还是对衰老机制的探索，何为无博士特别强调，长寿科技不能建立在概念和想象之上，而必须建立在科学、数据和持续验证之上。代谢与炎症在衰老的进程中所起的作用至关重要。尤其是任何试图延长寿命的干预，首先都需要关注安全性和真实证据。技术发展越快，越需要科学验证作为基础。\n从人工智能到基因组学，从医学影像到多组学，再到长期健康数据，不同技术正在逐渐连接起来。长寿科学因此也不再只是研究如何延长寿命，而开始探索如何更早理解身体、更早发现风险，并为健康干预争取时间。\n在何为无博士看来，这或许正是“下一场医学革命”的真正含义。它并不是简单追求让人活得更久，而是借助科技让人类更早读懂自己的身体，更早认识自身可能面临的健康风险，并努力延长健康生命。\n作为国内具有较强国际影响力的长寿科技交流平台，时光派国际长寿论坛已经连续举办七届，持续推动全球长寿科学、医学和产业资源之间的交流。\n原标题：《AI与基因组学或将开启下一场医学革命》","full_text":"AI与基因组学或将开启下一场医学革命\n（来源：上观新闻）\n在第七届时光派国际长寿论坛上，Human 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