哈佛急诊诊断研究：OpenAI o1 初步分诊准确率 67%，超人类医生
本周《Science》刊发哈佛研究，OpenAI o1 在 76 例急诊初诊中准确率达 67%，超过两名内科医生的 55% 和 50%。模型直接读取未加工的病历文本。研究者强调 AI 尚不能替代真实临床决策，且对比对象并非急诊专科医生。
Harvard Medical School
哈佛医学院开源 PDGrapher：能揪出逆转病变细胞的药物组合
哈佛医学院团队发布开源 AI 工具 PDGrapher。它放弃传统的单靶点测试，通过图神经网络分析细胞内复杂通路，直接预测能让病态细胞恢复健康的基因靶点与用药组合。在 11 种癌症测试中，其预测速度较同类模型快 25 倍。
哈佛发布 TxGNN：用老药帮 1.7 万种罕见病找解药
哈佛医学院在《Nature Medicine》发表专为罕见病老药新用设计的 AI 模型 TxGNN。它从近 8000 种药物中为 17080 种疾病匹配候选方案，候选识别表现高出同类模型近 50%，还自带决策解释，目前已免费开源。
哈佛与牛津推出 EVEscape：预测病毒变异，提前设计抗突变疫苗
周三，哈佛医学院与牛津大学团队在《Nature》发布 AI 工具 EVEscape。它结合演化序列与生物结构信息，能在变异株出现前预判哪些突变最危险、最易逃逸免疫系统，比传统实验更快更高效，旨在辅助研发防患于未然的疫苗与疗法。