面向 AI 时代拓展生物医学信息学基本定理

摘要 背景 Charles Friedman 提出的生物医学信息学基本定理认为，一个人在信息资源的协助下工作，其表现优于该人单独工作。自该定理发表以来，人工智能（AI）、自适应学习系统和大规模数据基础设施的进步彻底改变了生物医学生态系统，将信息学从临床护理拓展至公共卫生、消费者健康、转化科学以及更广泛的生命科学等领域。这种扩展进一步凸显了该基本定理的重要性，同时也阐明了如何对其进行拓展以满足当前需求。目的 重新评估并拓展面向 AI 时代的基本定理，在保留其概念优势的同时，扩大其在演进且更为复杂的生物医学生态系统中的适用性。方法 本视点文章（Viewpoint）综合了与人机协作、学习型健康系统（LHS）、学习型公共卫生系统（LPHS）、AI 治理和系统科学相关的实证证据及社会技术理论，以便将基本定理置于此类当代框架中进行语境化分析。结果 我们认为，基本定理的分析单位应从个体和工具转向涵盖临床护理、公共卫生、转化研究、消费者参与和生命科学创新的自适应社会技术系统。我们提出了一个拓展定理：持续优化人机协作的学习型生物医学生态系统，其表现将优于单纯的人类或单纯的 AI。结论 这一演进直接建立在 Friedman 原始定理的基础之上，重申了其以人为中心的基石，同时融合了现代生物医学事业中的 AI 赋能计算、自适应学习和系统级整合。