标签
密苏里大学的研究人员发表了一篇关于流匹配的全面综述。流匹配是一种新兴的生物学生成式人工智能方法，通过建模描述生命系统如何随时间变化，为加速药物发现、精准医疗以及人工智能驱动的虚拟细胞开发提供了路线图。
Microsoft Research与Broad Institute在Dana-Farber Cancer Institute的支持下，合作开展Project Ex Vivo，利用AI更好地理解癌细胞状态，推动精准肿瘤学发展。
本文提出JoPMol，一种联合控制的精准分子生成模型，整合基因表达谱、分子结构文本和化学性质，生成个性化候选药物，性能优于现有最先进方法。
本文介绍HCC-STAR，一个临床对齐的大语言模型，用于肝细胞癌的风险分层和治疗指导，旨在通过利用电子病历改进精准治疗。
本综述回顾了知识图谱在医学中五个关键领域——临床决策支持、疾病预测、健康推荐系统、精准医学和医学问答——中的应用，讨论了挑战与未来方向。
本文介绍了一种因果智能框架COAST，用于设计约束感知干预，驱动复杂系统在状态间转换。该框架整合了因果发现、因果建模和多目标优化，以识别具有机制解释的最小有效干预策略。