在 2026 年欧洲血液学协会（EHA）大会上，一项突破性研究展示了名为"AML-ResistNet"的新型人工智能模型。该模型专为解决急性髓系白血病（AML）的耐药难题而生，旨在弥补传统风险评估方法在预测个体治疗效果上的不足。
研究人员整合了来自多家医疗中心的数据，将患者的常规临床指标、骨髓显微图像特征以及基因测序信息融为一体。通过优化先进的 AI 架构并引入逻辑推理技术，该模型能够精准预测初诊患者对标准化疗药物的反应及长期生存前景。
验证结果显示，相较于目前主流的通用大模型，AML-ResistNet 在预测化疗后微小残留病灶和五年生存率方面表现更为出色：其预测准确率（F1 分数）高达 0.89，且在五年生存期预测精度上提升了 37%。这一成果标志着白血病诊疗向更高精度的个性化时代迈出了关键一步。