JAMA+AI | 精选研究周报

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《美国医学会杂志》医学应用专栏 JAMA+AI 精选研究周报精选了中国和新加坡联合研究团队探讨 DeepSeek 在中国医院快速普及其可能引发的潜在问题，AI 发现患者癌症进展后自动向医生推送的临床试验通知能否提高患者参与基因靶向临床试验的机会，以及3D全身摄影技术联合数字皮肤镜成像能否提升高风险黑色素瘤患者的早期检测率。

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观点

JAMA

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DeepSeek“低成本”模式席卷中国医疗系统：是否操之过急？

Dian Zeng（MD、PhD）；Yiming Qin（PhD）；Bin Sheng（PhD）；Tien Yin Wong（MD, PhD）

DeepSeek 作为一种先进的、开源的人工智能模型，在全球范围内引起了广泛关注。截至 2025 年 3 月 9 日已有超过 300 家中国医院进行了 DeepSeek 的本地部署，其应用涵盖病理分析、影像诊断和临床决策支持等领域，显著提高了诊断准确性、优化了工作流程，并减轻了医务人员的认知负担。然而，当前缺乏明确的法律和伦理框架来规范AI在医疗中的应用，特别是在责任归属方面；过度依赖AI可能导致医务人员对其判断力的削弱，增加误诊风险；在缺乏充分审查的情况下，AI 系统可能处理敏感的患者数据，带来隐私泄露的风险。文章呼吁在推动 AI 技术发展的同时，应建立透明的监管结构、加强行业合作，并制定适应性的治理框架，以确保AI在医疗领域的安全、有效和公平应用。

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doi:10.1001/jama.2025.6571

2

原创研究

JAMA Network Open

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人工智能发现癌症进展后自动推送的临床试验通知效果评估：一项随机对照试验

Tali Mazor（PhD）；Karim S. Farhat（BA）；Pavel Trukhanov（MSc）；等

随着癌症治疗的个性化发展，及时将患者纳入适合的临床试验变得尤为重要。本研究探讨了 AI 系统是否能够通过识别癌症进展并通知临床医生，从而提高患者参与基因靶向临床试验的机会。研究发现，尽管 AI 系统能够有效检测患者实体瘤进展并向医生发送通知，但这并未显著提高患者参与基因靶向临床试验的比例。仅依靠 AI 检测和通知可能不足以优化临床试验的招募过程，还要增强临床医生的决策支持、改善患者沟通策略以及整合多种数据源等，以提高患者参与临床试验的效率和效果。

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doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.2013

3

原创研究

JAMA Dermatology

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黑色素瘤高风险患者的3D全身摄影技术：一项随机临床试验

H. Peter Soyer（MD）；Dilki Jayasinghe（PhD）；Astrid J. Rodriguez-Acevedo（PhD）；等

黑色素瘤是一种致命性较高的皮肤癌，早期发现对于提高患者生存率至关重要。传统的随访方法可能难以及时发现新的或变化的皮肤病变，本研究使用 3D 全身摄影+数字皮肤镜成像的辅助检查方案。研究发现，新技术增加了病变皮肤切除和活检操作，但并未显著提高黑色素瘤的早期检出率，短期内成本效益不明显。

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doi:10.1001/jamadermatol.2025.0211



声明：本文仅为对该研究文献内容的摘抄和翻译，如需了解更多信息请查看原文，内容请以英文原版为准。研究文献中的内容和观点均属于作者。本文不能作为对所涉疾病、药品或治疗方法等的参考，如有相关问题，请咨询有关有资质的机构。如需转载，请联系我们。

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