全球监管机构希望行业加强基于人工智能的设备的网络安全。2022 年 12 月,美国 FDA 通过了一项法律,要求医疗器械制造商在上市前提交的文件中纳入网络安全计划。7 尽管 FDA 表示不会立即开始发布“拒绝接受”通知,但该法律将在今年 10 月全面生效——这将给生命科学公司带来压力,迫使它们制定更强大的网络安全计划来配合新的创新。对于在医疗器械中执行安全功能的“高风险”人工智能系统,欧盟制定了新的认证程序,涵盖数据治理、记录保存、透明度、准确性和安全性,以获得 CE 标志。8(参见“建立人工智能合作伙伴关系以加快上市时间”和“管理网络风险”)
AlphaFold 是一种预测蛋白质结构的人工智能工具,在两年一度的蛋白质结构预测挑战赛中,它击败了大约 100 个团队,而这一挑战赛长期以来一直困扰着生物学家。在 2023 年 12 月的更新中,Isomorphic Labs 和 DeepMind 发布了改进的 AlphaFold 模型,该模型可以更准确地预测蛋白质结构,并模拟与配体等其他分子的相互作用。AlphaFold 预测了人体中几乎所有蛋白质的形状,以及在 20 种研究最广泛的生物体(包括酵母、果蝇和老鼠)中发现的数十万种其他蛋白质。最近,在 2024 年 5 月,该团队推出了 AlphaFold 3,这是一种新模型,不仅可以预测蛋白质的结构,还可以预测几乎所有生物元素,如 DNA、RNA、配体及其相互作用。