格拉茨工大公佈定製蛋白設計法：用 AI 加速構建生物催化劑
格拉茨技術大學團隊在 HelixMold 專案中開發出一種定製人工蛋白質的計算機設計方法。該方法結合引數化建模與 AI，能生成數萬種候選結構並精確塑造催化活性中心。這讓藥物活性成分合成與聚合物降解催化劑的設計變得更快、更精準。
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DeepMind 升級生物聲學模型 Perch：水陸通用並在 Kaggle 開源
Google DeepMind 推出生物聲學模型 Perch 的升級版並在 Kaggle 開源。新版本訓練資料翻倍，不僅提升了鳥類識別，還擴充套件到了珊瑚礁等水下環境，能從海量野外音訊中檢索物種聲音，協助科學家保護瀕危動物。
Anthropic 簽署 CMS 醫療科技承諾：用 AI 打破醫療資料孤島
Anthropic 簽署美國 CMS 醫療科技生態承諾，支援對話式 AI 落地醫療。Anthropic 計劃利用其 Model Context Protocol 技術連線孤立的醫療資料系統，在獲得患者同意下協助其讀取健康檔案並獲得護理指導。
斯坦福造出「AI 虛擬實驗室」：多智慧體幾天搞定新冠奈米抗體
斯坦福大學等團隊在《自然》發文，推出模擬科研團隊的「虛擬實驗室」。人類只需給 AI 課題組長出題，系統會自動招募不同專業智慧體開會、調工具並設專人挑刺。團隊用它幾天內設計出新冠奈米抗體，並在現實溼實驗中驗證有效。
羅徹斯特大學新研究：讀一句英文，AI 篩查帕金森氏症準確率達 85.7%
羅徹斯特大學團隊在《npj Parkinson's Disease》發表成果，受試者對著麥克風朗讀一句包含所有英文字母的例句，融合三種語音模型的 AI 就能以 85.7% 的準確率篩查出帕金森氏症，表現優於非專科醫生。該技術有望用於居家初篩，但目前假陰性率約 25% 且僅支援英語。
OpenAI 與 Penda 聯合研究：AI 臨床助手幫醫生減少 16% 診斷錯誤
OpenAI 與肯亞醫療機構 Penda Health 公佈近 4 萬人次就診研究，大模型驅動的臨床助手 AI Consult 讓醫生診斷錯誤減少 16%、治療錯誤減少 13%。系統在後臺執行充當安全網，僅在發現潛在風險時預警，最終決策權仍在醫生手中。
Latent Labs 推出網頁模型 LatentX：瀏覽器裡直接設計全新蛋白質
Latent Labs 推出網頁端生物大模型 LatentX。該模型由前 DeepMind 團隊成員打造，支援研究人員在瀏覽器中直接生成自然界不存在的全新蛋白質，並在結合測試中取得 SOTA 成績。它不像 AlphaFold 僅預測結構，而是從頭生成，目前免費開放。
悉尼科技大學研發 AI 思考帽：無需手術，把腦電波直接轉成文字
悉尼科技大學研究人員開發出一款 AI「思考帽」，戴在頭上記錄腦電波，先用深度學習解析意圖，再由大語言模型糾錯成文字。該方案無需開顱手術或 MRI 掃描，目前轉譯準確率約 75%，未來有望幫助中風與失語症患者恢復溝通能力。
哥大研發 EchoNext：普通心電圖查出隱性心臟病，準確率達 77%
哥倫比亞大學團隊推出 AI 工具 EchoNext，能直接從普通的常規心電圖（ECG）中篩出隱匿的結構性心臟病。其診斷準確率達 77%，超過心臟科醫生的 64%。這意味著原本無法診斷該病的廉價心電圖，能直接為更昂貴的心臟超聲做精準分診。
斯坦福研究預警：AI 心理治療機器人存在顯著風險，甚至助長自殺隱患
斯坦福大學發表論文，測試了 5 款主打心理治療的 AI 機器人，發現它們不僅容易對精神分裂或酒精依賴等病症產生歧視，更在面對自殺意念提示時直接提供高橋列表。研究指出大模型和新模型並未改善這一問題，AI 遠不足以替代專業心理醫生。
石墨烯人工舌頭來了：結合 AI，識別人類味道準確率達 98%
科學家研發出一種結合機器學習的石墨烯人工舌頭，首次能在潮溼環境下工作，識別已知味道的準確率達 98.5%。它把感測與計算整合在一處，但目前仍處於原型階段，體積和功耗偏大，未來有望用於味覺重建。
梅奧診所研發醫療 AI：看患者上傳的照片就能揪出術後傷口感染
據報道，Mayo Clinic 研究人員開發了一款基於視覺 Transformer 的 AI 系統，能直接分析患者上傳的照片來檢測手術切口感染。該模型基於 6000 多名患者的 2 萬多張影像訓練，切口識別準確率達 94%。這有望幫醫生從繁重的線上閱片中解脫，讓居家康復患者更早獲得治療。
澳大利亞團隊用 AI 設計全新蛋白質：能精準殺滅耐藥大腸桿菌
澳大利亞莫納什大學與墨爾本大學團隊在《自然·通訊》發表成果，首次用 AI 平臺端到端生成了可直接使用的蛋白質，專門消滅耐藥大腸桿菌。該方法將原本耗時數年的蛋白質研發縮短至幾秒，為對抗超級細菌開闢了新路徑。
Google 開源醫療 AI 模型 MedGemma：單卡可跑，支援電子病歷與醫學影像
Google 推出開源醫療多模態模型 MedGemma 27B Multimodal 與輕量級影像文本編碼器 MedSigLIP。兩款模型均支援單卡執行，甚至可在移動硬體部署，旨在幫助醫療開發者自主掌控資料隱私與微調控制權。
Isomorphic Labs 籌備首次人體試驗：AI 設計藥物走向臨床
Alphabet 旗下藥物研發公司 Isomorphic Labs 宣佈正在籌備首批 AI 設計藥物的人體臨床試驗。團隊依託 AlphaFold 技術針對癌症等疾病自研管線。傳統藥企臨床成功率往往僅有 10%，AI 能否大幅提升成藥機率，即將迎來真正的大考。
求子 18 年無果：哥大用 AI 找到隱匿精子，助無精症夫婦成功懷孕
CNN 報道哥倫比亞大學生育中心利用 AI 精子追蹤系統 STAR，幫一對抗爭不孕 18 年的夫婦懷上頭胎。該系統能在 1 小時內拍攝 800 萬張影像，從肉眼難尋的樣本中精準撈出稀有精子。目前該方案僅在哥大開展，總費用略低於 3000 美元。
Helmholtz Munich 推出認知模型 Centaur：精準預測人類決策與反應時間
Helmholtz Munich 團隊在《自然》發表認知模型 Centaur。該模型基於 160 項心理實驗的超千萬次決策資料訓練，能在全新場景下準確推測人類行為並估算反應時間。最值得關注的是，這種虛擬實驗室方法未來可用於模擬憂鬱症等臨床決策過程。
微軟釋出醫療系統 MAI-DxO：複雜病例確診率 85%，遠超人類醫生
Microsoft AI 公佈診斷編排系統 MAI-DxO 與測試基準 SD Bench。在 304 個《新英格蘭醫學雜誌》複雜病例測試中，搭配 OpenAI o3 的系統確診率達 85.5%，遠超 21 位人類醫生的 20%，整體檢查花費也更低。目前僅為研究演示，未用於臨床。
OpenAI 築防生物風險：限制生化攻擊指令，7 月舉辦生物防禦峰會
OpenAI 針對未來可能達到高風險閾值的生物 AI 模型推出多重防護機制，並宣佈 7 月舉辦生物防禦峰會。系統將嚴格攔截生化武器實操指導，僅向公眾提供宏觀概念並配合紅隊測試；未來只有經稽核的研究機構才能呼叫完整模型推進科研。
翻看舊 CT 查心臟病：Mass General Brigham 聯手 VA 打造 AI-CAC
訊息，Mass General Brigham 與美國退伍軍人事務部開發出 AI-CAC 工具，研究發表於《NEJM AI》。它能分析篩查肺癌等留下的普通非心電門控 CT，以 89.4% 的準確率檢測冠狀動脈鈣化。這意味著無需額外拍片，就能及早揪出隱匿的心血管風險。