人工智能在美国国立卫生研究院资助研究中的应用分析

Arxiv：2604.07424v2宣布类型：替换摘要：了解整个国家卫生研究院(NIH)产品组合中采用人工智能(AI)和机器学习(ML)的情况对于研究资助战略、机构规划和卫生政策至关重要。大型语言模型的出现从根本上改变了研究场景分析，使研究人员能够从数以千计的非结构化研究文档中进行大规模的语义提取。在本文中，我们展示了一种人在回路中的研究方法，用于LLMS在规模上自动分类和总结研究描述。使用我们的方法，我们对2025年以来由NIH资助的58,746个生物医学研究项目进行了全面分析。我们表明：(1)人工智能占NIH投资组合的15.9%，资金溢价13.4%，集中在疾病领域的发现、预测和数据集成；(2)存在严重的研究到部署差距，79%的人工智能项目仍处于研究/开发阶段，而只有14.7%从事临床部署或实施；(3)健康差异研究仅占人工智能资助的工作的5.7%，尽管它对NIH的公平使命很重要。这些发现为循证政策干预建立了一个框架，以使NIH人工智能组合与卫生公平目标和战略研究优先事项保持一致。