BioAI 生命科学日报 2026/2/11

今日摘要

密歇根大学AI读脑MRI只需几秒,急诊分诊准确率达97.5%,可能改变急诊室工作流程。
开源健康数据平台扎堆冒头,OpenHealth、Open-Wearables都在解决同一个问题:数据在自己手里。
Hassabis放话要让新药研发快10倍,AI制药赛道的军备竞赛正式开打。

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今日 AI 生命科学资讯

👀 只有一句话

密歇根大学的AI读脑MRI只要几秒,准确率高达97.5%——急诊科医生可能要失业了。

🔑 3 个关键词

#AI医学影像 #健康数据平台 #深度学习生信


🔥 重磅 TOP 10

1. AI读脑MRI只需几秒,急诊分诊准确率达97.5%

以前急诊室里,一个脑MRI报告可能要等上几小时,病人焦虑、家属抓狂。现在密歇根大学搞出来的AI,几秒钟就能看完片子,还能判断哪些病人需要立刻抢救。训练数据是几十万张真实临床扫描,准确率碾压其他AI工具。急诊科的"分诊小能手"可能真要换人了。


2. Demis Hassabis:AI制药要让新药研发快10倍

DeepMind老大Demis Hassabis最近接受《财富》杂志采访,聊了聊他在Isomorphic Labs的野心:用AI把药物研发速度提升10倍,质量还要更好。这不是画饼——AlphaFold已经证明他们能搞定蛋白质结构预测,现在是把这套能力用到真正的制药流程里。制药圈的"摩尔定律",可能真要来了。


3. OpenHealth:开源AI健康助手,数据全在你手里

你有没有想过,把自己的健康数据交给AI分析,但又不想让大公司偷看?OpenHealth就是干这个的——一个开源的AI健康助手,所有数据都存在本地。3800多颗星,社区活跃度很高。适合那些既想用AI管理健康、又对隐私有洁癖的朋友。


4. Open-Wearables:把所有可穿戴设备数据统一成一个API

手环、手表、戒指……你身上可能戴了好几个健康设备,但数据分散在各个App里,想统一分析?难。Open-Wearables就是来解决这个痛点的:自托管平台,把所有可穿戴设备的数据整合成一个AI-ready的API。开发者狂喜,健康数据分析终于不用再手动导出Excel了。


5. Awesome-AI-Agents-for-Healthcare:医疗AI Agent资源大全

想了解医疗领域的AI Agent最新进展?这个GitHub仓库帮你整理好了。从论文到项目,从理论到实践,620颗星,内容还在持续更新。适合想入门或者追踪前沿的同学收藏。


6. DeepPurpose:药物-靶点预测的深度学习工具箱

做AI制药的同学应该都听过这个项目——DeepPurpose,专门用来预测药物-靶点相互作用(DTI)、药物性质、蛋白质功能等。1100多颗星,文档齐全,适合快速上手。如果你正在做分子设计或药物筛选,这个工具箱值得一试。


7. HealthChain:医疗AI的"中间件"来了

医疗AI开发最头疼的是什么?数据格式乱、接口不统一、合规要求多。HealthChain定位就是"医疗AI的中间件",帮你把这些脏活累活都处理好。虽然星数不高(177),但解决的是真痛点,值得关注。


8. WellAlly-Health:Claude驱动的智能健康助手

这个项目把Claude AI和医疗知识结合起来,做了一个智能健康助手:可以记录症状、管理用药、追踪病历,还能做多学科会诊分析。700多颗星,适合想做健康管理类产品的团队参考。


9. SparkyFitness:全家一起用的AI健康管理

健康管理App一大堆,但能让全家人一起用的不多。SparkyFitness主打"家庭健康管理",用AI追踪饮食、运动、饮水、健康指标。2200多颗星,说明确实有人需要这种"全家桶"式的健康工具。


10. XL-MSDigger:交联质谱分析的深度学习新方案

做蛋白质结构研究的同学注意了——Nature Communications刚发了一篇关于交联质谱(XL-MS)分析的深度学习方法。XL-MSDigger号称"通用解决方案",能处理各种交联剂和实验条件。如果你在做蛋白质相互作用研究,这篇论文值得细读。


📌 值得关注

[开源] Lotti:本地AI助手,数据全在你设备上 - 1000+星,隐私党福音

[开源] ProteinFlow:蛋白质结构数据处理流水线 - 做蛋白质深度学习的必备工具

[开源] SemiBin:宏基因组分箱的自监督深度学习 - 微生物组研究者可以看看

[开源] DANCE:单细胞分析的深度学习库 - 单细胞领域的"PyTorch"

[研究] 阿尔茨海默病预测:深度学习+可解释AI - 从血液基因表达数据预测AD

[研究] HIV感染与抗病毒药物对生物年龄的相反影响 - 有意思的发现

[研究] 多模态大模型挑战NEJM影像诊断 - AI vs 医学影像挑战赛


📊 更多动态

#类型标题链接
1研究深度学习解析内在无序蛋白相分离链接
2研究注意力引导的空间转录组去卷积链接
3研究扩散模型定位局灶性皮质发育不良链接
4研究深度学习预测水果病害链接
5工具ClairS:长读长体细胞变异检测链接
6工具DeepMicrobes:宏基因组分类链接

🔮 AI生命科学趋势预测

Isomorphic Labs 将公布首个AI设计药物的临床进展

  • 预测时间:2026年Q2
  • 预测概率:70%
  • 预测依据:今日新闻 Demis Hassabis谈AI制药 + Isomorphic Labs已运营数年,按照药物研发周期,应该有早期临床数据可以公布

开源健康数据平台将迎来整合潮

  • 预测时间:2026年Q1-Q2
  • 预测概率:60%
  • 预测依据:今日多个开源健康项目活跃( OpenHealthOpen-Wearables ) + 数据互通是刚需,可能出现整合或合作

AI医学影像诊断将获得更多FDA批准

  • 预测时间:2026年Q2
  • 预测概率:75%
  • 预测依据:今日新闻 密歇根大学脑MRI AI 准确率达97.5% + 监管机构对AI医疗器械的审批流程已趋成熟

❓ 相关问题

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