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加拿大魁北克省蒙特利爾麥基爾大學（McGill University）研究人員最近也利用AI，為治療特發性肺纖維化（IPF）尋找可重新使用的藥物。IPF是一種罕見且會持續惡化的肺病，特徵是肺組織纖維化與增厚。研究團隊的方法是使用AI建立疾病進展模型，再據此探索可能的藥物。
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值得注意的是，正因为B端和C端的应用场景、核心需求差异这么大，所以医疗AI的测评体系，绝对不能“一把尺子量到底”，不能用同一个标准去要求所有产品。我的观点是，在守住医疗安全底线的基础上，一定要分层分类、精准适配，这样才科学合理。
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与此同时，然而，随着AI大模型的爆发，药物发现的范式正经历转移：从“实验室试错”迅速转变为“基于大模型的可预测计算工程”——即AI for Science。，这一点在超级权重中也有详细论述
不可忽视的是，同时，筛查的频次到底是一个学期一次，一年一次，还是每一届学生做一次呢？大家都在困惑中。有些人担心筛查多次，会给学生带来心理影响；有些人怕不及时去筛查，有问题发现不了。
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