上周IPO市场回顾 - 上周共有4家公司完成传统IPO，6家特殊目的收购公司（SPAC）完成上市 [1] - 数字投资平台Wealthfront以定价区间上限融资4.85亿美元，上市后市值达26亿美元，上周股价上涨1% [1] - 门诊放射科网络Lumexa以定价区间中点融资4.63亿美元，上市后市值达18亿美元，上周股价持平 [2] - 建筑服务提供商Cardinal Infrastructure以发行价中点定价融资2.42亿美元，上市后市值7.69亿美元，上周股价上涨41% [3] - 香港商品采购供应商JM集团以区间下限定价融资1500万美元，上市后市值7900万美元，上周股价上涨24% [3] - 上周完成的6家SPAC共融资13.25亿美元，目标领域涵盖区块链、能源、AI、医疗等 [4] 上周IPO申请（递表）情况 - 上周共有8家公司提交传统IPO申请，4家SPAC提交上市申请 [1] - 建筑设备租赁平台EquipmentShare.com申请融资约8亿美元，领跑上周递表公司 [5] - 二期肿瘤药物研发公司Starton Holdings申请融资4000万美元，市值2.62亿美元 [5] - 其他递表公司包括铀矿勘探、Web3安全、骨科护理、网络安全、薪资软件及医疗设备采购等领域企业，融资规模在700万至3000万美元之间 [5] - 新提交申请的4家SPAC目标融资规模在1亿至1.5亿美元之间，投资方向包括工业科技、医疗保健、亚太金融科技及AI与Web3等领域 [5] 本周IPO市场预告 - 医疗用品巨头Medline计划以373亿美元的市值融资50亿美元，按中间值计算，这将是自2021年Rivian上市以来规模最大的IPO [8] - 税务咨询公司安达信集团计划以17亿美元的市值融资1.65亿美元 [8] - Medline通过两大业务板块供应约33.5万种医疗外科产品，拥有高客户留存率，但面临关税导致的利润率压力及竞争 [8] - 安达信集团为超过11900个客户群体提供服务，自2003年以来收入年复合增长率达15%，但面临会计人员短缺可能增加成本的压力 [8]

核心观点 - AI对就业的影响并非简单的取代或炒作，而是会重塑工作性质，技术效率的提升将释放对人类创造力和判断力的更大需求[2][4][6] AI对就业影响的辩论 - 一种极端观点认为AI将导致大规模失业，未来五年失业率可能飙升至10%到20%[4] - 另一种观点认为AI是被夸大的炒作，不会从根本上改变经济格局，且通用人工智能（AGI）短期内难以实现[6] - 可靠结论表明AI会改变经济但不会摧毁经济[6] 历史案例与经济学原理 - 放射科医生案例：2016年预测AI将取代放射科医生，但近十年后需求达历史最高水平，尽管AI产品检测疾病速度和准确率远超人类[7][9] - 杰文斯悖论：技术效率提升导致资源使用成本降低时，对该资源及相关服务的需求反而急剧增加[12] - 集装箱运输使航运成本降低90%，催生价值数十亿美元的商业帝国及物流、仓储等新行业[15] - 云计算使基础设施成本降低90%，IT岗位从服务器管理员转型为DevOps工程师和云架构师[15] - 算法改进降低推理成本，对GPU需求大幅激增，英伟达股价创历史新高[15] AI时代的工作转型趋势 - AI将改变重复性强、不需太多背景知识且对错误容忍度较高的工作，如客服专员和数据录入员[16] - 岗位不会完全消失，而是重构为管理或监督类角色，人类监督“智能代理团队”[16][17] - YC投资案例：Avoca公司帮助客服专员从事更具价值工作；Tennr公司将行政岗位从数据录入转变为患者护理协调和复杂病例管理[17] - 自动化处理枯燥任务使工作变得更有趣，更具吸引力的新岗位将出现[17] 对创业者的启示 - AI变革是切实存在且正在推进，不应低估其影响力[18] - 不应沉迷于完全自动化或人类经济崩溃的幻想，AI将成为与互联网同等重要的变革力量[21] - 伟大公司始于敢于迈出第一步、坚定相信自己判断的创始人[21]

文章核心观点 - 肿瘤早诊早治是提高患者生存率的关键，早期发现和治疗可使癌症像慢性病一样管理，患者五年生存率达70%-80%以上，十年生存率达50%以上 [4] - 当前医疗设备和技术已足够支持早筛，例如磁共振成像（MRI）和胃肠镜，但普及早筛理念是更紧迫的任务 [5] - 国家政策如药品集采显著降低了抗癌药价，例如肝癌靶向药仑伐替尼价格从每粒108元降至3.2元，降幅97%，提升了中晚期肿瘤转化治疗的可及性 [8] 医疗技术发展 - 磁共振成像（MRI）在中国普及迅速，年均增长率达15%，已覆盖至上海二甲医院甚至好的地段医院 [5] - 针对肝内胆管癌（ICC）等难早期发现的肝癌，现在通过磁共振即可实现早期诊断 [6] - 对于实体瘤，现阶段早筛技术的敏感性以磁共振和胃肠镜为优，新技术如"滴血早筛"的敏感性尚未超越传统方法 [9] 肿瘤诊疗现状与效果 - 早期癌症手术时间短、效率高，例如部分手术五分钟即可结束，患者长期生存率高 [4] - 中晚期肝癌的转化治疗（将不可切除肿瘤缩小后手术）比例从2018年前的约5%提升至当前的25%，八年内翻五倍 [8] - 医生通过留私人联系方式及时跟进患者情况，强调对早诊和复诊异常结果的重视，可改变患者预后 [9] 医生实践与目标 - 医生个人年手术量巨大，仅胆囊方面手术一年就超过2000台，并有单周连续进行八台早期肝癌手术的纪录 [4] - 医生设立"十年千台"计划，目标十年内完成一千台早期肝癌手术，并期望80%的患者能存活十年以上，其中一半能活到自然寿命 [11][12] - 医生主导的肝胆肿瘤早诊观察性研究始于2009年，五年内选取68例数据，其研究成果被国际临床实践指南引用 [5][6]

神经精神疾病精准医疗 - 神经精神疾病具有复杂病理机制和临床异质性，传统诊疗方法面临挑战 [2][6] - 多模态神经影像与AI技术结合成为早期发现和个性化治疗的关键途径 [2][6] - 多模态AI模型在阿尔茨海默病早期诊断中准确率达92.7%，比单模态提高15%以上 [13] 多模态神经影像技术 - 多模态神经影像从结构、功能、分子三个维度全面解码大脑 [8][9] - 结构影像（如MRI）检测脑组织体积和皮层厚度变化，发现自闭症儿童出生后的皮层过度生长 [8][9] - 功能影像（如fMRI、脑电图）捕捉神经元活动信号，绘制脑网络通信图 [9] - 分子影像（如PET）追踪病理标志物，提前10-20年预警阿尔茨海默病 [9] AI技术应用 - AI通过特征融合术整合多模态数据，包括早期融合、中期融合和晚期融合 [12] - 深度学习模型（CNN、GNN、Transformer）识别脑结构变化、解析脑网络连接模式和处理跨模态关联 [17] - 多模态AI在临床预测中表现优异，如区分阿尔茨海默病与路易体痴呆准确率达87%，癫痫发作预测准确率超98% [14] 临床实践成果 - 精准诊断：融合脑电图与功能影像对癫痫发作预测准确率超98% [14] - 预后预测：AI预测抑郁症药物疗效准确率达89%，并能评估认知衰退速度 [15] - 患者分型：AI在2000+例双相情感障碍患者中发现3种亚型，指导个性化治疗 [16] 未来研究方向 - Transformer类跨模态模型或统一处理影像、基因和临床数据 [23] - 动态监测网络实时追踪脑网络变化，捕捉疾病转折点 [23] - 开发轻量化模型嵌入MRI/PET设备，快速输出辅助报告 [23]

科研经费削减 - 特朗普政府终止对气候变化、癌症、阿尔茨海默病和艾滋病预防等领域的1000多项资助 [1] - 考虑将NASA科学预算减半，国立卫生研究院（NIH）开支削减40% [2] - 2024年联邦政府研发支出达2000亿美元，其中国防相关研究占一半 [8] - NIH作为非国防科研资助最大部分，2024年投入近480亿美元，资助超6万个研究项目 [9] 科研机构与人员影响 - 特朗普政府头三个月解雇NIH、CDC、FDA等科学机构数千个岗位 [15] - 卫生与公众服务部宣布解雇1万名员工 [16] - 联邦科学家队伍从2020年的28万人大幅缩水 [15] - NSF将今年颁发的研究生奖学金数量减半 [25] 大学与研究生态 - 美国大学2023年研发投入达1090亿美元，近600亿美元来自联邦政府 [21] - 特朗普政府取消或终止哈佛、哥伦比亚等大学数十亿美元经费和合同 [23] - 哈佛大学因拒绝政府要求被冻结22亿美元经费并起诉政府 [23] - 普林斯顿大学校长称当前是1950年代以来美国大学最大威胁 [25] 私人领域替代性 - 部分观点认为私人领域可替代公共科研投资，但专家指出基础研究难以被取代 [12] - 公司更倾向资助有明确应用前景的后期研发而非早期基础研究 [12] - 儿童癌症治疗等低盈利领域研究将受严重影响 [35][36] 国际竞争力与人才流失 - 2023年国际留学生占美国科学与工程博士学位的39%，但趋势可能逆转 [26] - 《自然》调查显示80%非美科研人员因政治局势不愿赴美工作 [27] - 欧洲等多国计划招聘美国科研人员 [30] - 美国国家科学院警告其他国家可能在清洁能源、新技术等领域赶超 [37] 创新与经济影响 - 联邦经费削减导致研究人员减少论文发表，增加专利申请，但创业公司减少 [32] - 基础研究枯竭将阻碍全行业技术创新 [37] - 美国前众议院科学委员会主席称创新机器可能被永久削弱 [38]