• 实验室结果显著提升大语言模型鉴别诊断准确性的深度剖析

  在医学领域，准确的诊断是有效治疗的基石，关乎患者的健康乃至生命。然而，传统的鉴别诊断（Differential Diagnosis，DDx）过程充满挑战。临床医生虽凭借专业知识和丰富经验进行诊断，但面对复杂多样的疾病症状，仍可能出现误诊或漏诊。早期开发的鉴别诊断生成器和症状检查器等系统，需要结构化数据，缺乏有效推理和互动能力。随着人工智能技术的发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）的出现为医学诊断带来了新的希望。但现有研究对实验室结果在 LLMs 诊断预测中的作用探索不足，而实验室结果在实际诊断中至关重要，能提供患者生理状态的关键信息，辅助医生做出更准确的判断。基于此，来自佛罗里达州立大学、美国国立卫生研究院国家医学图书馆等机构的研究人员开展了一项研究，该研究成果发表在《npj Digital Medicine》杂志上。

  来源：npj Digital Medicine 12.4

  时间：2025-03-19

• MedKG：助力精准医学与药物研发的创新知识图谱

  为解决现有生物医学知识图谱问题，研究人员开发 MedKG，用于疾病 - 药物关联预测，意义重大。

  来源：Molecular Diversity 3.9

  时间：2025-03-15

• 生物大数据挖掘寻找控制蛋白质死亡之门的钥匙

  军事科学院国家蛋白质科学中心贺福初院士、李栋研究员团队对泛素连接酶与底物的相互作用涉及的蛋白质网络、蛋白质结构和序列等多个层面的生物大数据开展了系统分析。

  来源：军事科学院

  时间：2017-09-13

知名企业招聘：