美国公卫“瘦身”求生：CDC全员被裁、FDA引入AI评审，预算缺口倒逼改革

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（约 2.7 亿美元），并建议将 FDA 雇员编制从 20593 人 降至 16875 人，裁员幅度高达 18% 。这一请求遭到了民主党议员的坚决反对。众议员 Sanford Bishop 和 Lauren Underwood 在 6 月 5 日的小组会议中，表达了对 FDA 预算削减的强烈质疑。

这一轮预算案的核心，不仅在于资金增减本身，更体现了 FDA 在政治拉扯、科学独立性与公众信任之间的复杂处境。无论最终结果如何，该案都预示着 FDA 在未来一年将面临前所未有的外部压力与内部重组挑战。

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人不够 AI凑

FDA审评流程迎来技术性飞跃

图2. FDA部署 人工智能 工具，来源：AI生成

在传统审评流程面临人力紧张与数据激增双重压力的背景下， FDA 开始尝试以人工智能作为内部改革的突破口。 2025 年 6 月初， FDA 正式宣布部署其首个生成式人工智能工具 Elsa （ Enterprise-level Scientific Assistant ） ，这标志着 FDA 在数字化转型道路上迈出了实质性的一步。

该 AI 系统由 FDA 内部技术团队开发，运行于 Amazon GovCloud 环境，目的在于提升科学审评效率、释放人工资源、强化数据处理能力。与公众所熟知的 ChatGPT 类工具不同， Elsa 并不 “ 对话 ” 用户，而是深入嵌入到 FDA 内部多个核心工作流程中，提供结构化分析和草拟辅助。

据 FDA 官员介绍， Elsa 当前已应用于以下几个关键审评场景：

• 新药上市申请（ NDA ）与生物制品许可申请（ BLA ）初筛：帮助提取临床数据要点、比对历史审批先例、预警潜在合规缺口；

• 临床试验协议审查：自动识别伦理审批缺项、统计分析不完整之处，辅助快速生成审查意见；

• 药品标签（ labeling ）一致性检查：对比说明书中关键表述与法规数据库条文，显著减少人工比对时间；
  

  
  

• 药品安全事件回顾（ pharmacovigilance reports ）：在药品不良反应报告中筛查 “ 信号 ” ，提高评估敏感度；

• 包装插页文件版本比对：自动识别修订前后文本差异，降低重复劳动。

在试点阶段， Elsa 已展现出显著效率提升。例如，一项原本需三天才能完成的临床协议文本评审，在 AI

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