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<title cf:type="text"><![CDATA[《医学信息学杂志》编辑部 -->专论：人工智能+医学科研]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多模态融合技术在 AI制药领域的应用综述]]></title>
<link><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20260301]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[目的 /意义分析多模态融合技术在人工智能( artificial intelligence，AI)制药核心场景应用的关键价值，为制药领域创新发展提供理论与实践参考。方法 /过程采用文献综述方法，在中国知网、 PubMed和 Web of Science检索相关文献，系统归纳多模态融合技术在 AI制药领域的研究进展与应用实践。结果 /结论多模态融合技术在靶点识别、从头药物设计等核心场景的应用成效显著，但仍面临模态对齐精度不足、模型解释性较弱等挑战，未来将向高效模型架构与实际应用场景深度融合方向发展。]]></description>
<pubDate>2026/4/16 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专论：人工智能+医学科研]]></category>
<author><![CDATA[杨亚洲，郑石林，徐小卫，周小毅，王理]]></author>
<guid><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20260301]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[从数据到决策:医院临床科研模型智能化构建与应用]]></title>
<link><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20260302]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[目的 /意义构建智能建模平台，实现从数据到决策的全流程规范化与可视化，推动医院临床科研向证据化、精准化转型。方法 /过程整合医院多源异构临床数据，融合机器学习、深度学习算法与可解释人工智能技术，搭建集数据集组建、数据处理、 AI建模、临床验证于一体的闭环架构，实现建模全流程智能化。结果 /结论该平台有效解决了临床科研全流程贯通难题，为可信临床科研工具研发提供实践范式。]]></description>
<pubDate>2026/4/16 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专论：人工智能+医学科研]]></category>
<author><![CDATA[胡瑾，郭安辉，杨冰晴，赵士洁，朱卫国]]></author>
<guid><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20260302]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[数智化背景下科研协同发现系统框架构建研究]]></title>
<link><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20260303]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[目的 /意义探索数智化背景下科研协同发现系统的构建方法，为开展基于科研成果数据的智能化服务提供参考。方法 /过程从科研成果数据挖掘与利用的角度出发，全面分析科研协同发现系统的构建需求，设计面向科技工作者的科研协同发现系统框架，并以医学领域为例阐述构建流程及构建过程中的关键技术。结果 /结论利用协同过滤和人工智能等新兴技术有助于释放科研成果数据价值，提升智能化服务能力，促进科研协同与创新发展。]]></description>
<pubDate>2026/4/16 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专论：人工智能+医学科研]]></category>
<author><![CDATA[刘燕，张潇潇，侯丽]]></author>
<guid><![CDATA[https://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20260303]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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