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专长：人工智能驱动的生物标志物发现。Genialis 利用计算生物学和机器学习来识别精准医疗的生物标志物。他们在免疫肿瘤学和中枢神经系统疾病领域的工作支持药物研发流程，并提高临床试验的成功率。 RNA生物标记公司Genialis正在创造一个能为患者、患者家庭和社区提供最佳医疗服务的世界。ResponderID™是Genialis的机器学习驱动的疾病建模框架，它提供可操作的生物标志物，并对新药进行
Nimbus Therapeutics 的产品线专注于肿瘤学、免疫学、代谢紊乱和其他适应症。2022 年，武田制药承诺斥资高达 60 亿美元收购 Nimbus 的免疫学候选药物 NDI-034858（后更名为 zasocitinib 或 TAK-279），该药物是一种酪氨酸激酶 2 抑制剂，目前正处于 II/III 期试验阶段。在最近发表于《美国医学会杂志·皮肤病学》上的一篇文章中，研究人员介绍了
哲源科技是一家以数字生命技术赋能医药创新的平台型公司。 公司拥有领先的生命功能的数字孪生技术，实现系统性递呈肿瘤新靶点，精准评估优势适应症，精准预测响应患者。 公司已经拥有新靶点、新适应症、药物伴随诊断等多项高价值IP。哲源致力于构建“药物数字试验场”，突破生化技术的瓶颈，提升药物研发效能、临床试验成功率、临床治疗有效率，为医药研发引入新范式，为人类健康保驾护航。
AlphaFold 是 DeepMind 开源的人工智能系统，借助 AlphaFold 可以更加准确的预测蛋白质的形状。主要应用于医疗保健和生命科学领域，有可能加速药物的研究与发现。 AlphaFold到底厉害在哪里？它的核心武器叫做“深度学习”，简单来说，就是让AI自己去学习成千上万个已知的蛋白质结构，从中找出隐藏的规律。更重要的是，AlphaFold引入了一种叫做“进化信息”的数据，分析
NVILA是NVIDIA推出的系列视觉语言模型，能平衡效率和准确性。模型用“先扩展后压缩”策略，有效处理高分辨率图像和长视频。NVILA在训练和微调阶段进行系统优化，减少资源消耗，在多项图像和视频基准测试中达到或超越当前领先模型的准确性，包括Qwen2VL、InternVL和Pixtral在内的多种顶尖开源模型，及GPT-4o和Gemini等专有模型。NVILA引入时间定位、机器人导航和医学成像等
普林斯顿与复旦推出HistBench和HistAgent，首个人文AI评测基准 普林斯顿大学AI实验室与复旦大学历史学系联手推出了全球首个聚焦历史研究能力的AI评测基准——HistBench，并同步开发了深度嵌入历史研究场景的AI助手——HistAgent。这一成果不仅填补了人文学科AI测试的空白，更为复杂史料处理与多模态理解建立了系统工具框架。 历史是关于时间中的人的
Lingshu是阿里巴巴达摩院推出的专注于医学领域的多模态大型语言模型。模型支持超过12种医学成像模态，包括X光、CT扫描、MRI等，在多模态问答、文本问答及医学报告生成等任务上展现出卓越的性能。Lingshu基于多阶段训练，逐步嵌入医学专业知识，显著提升在医学领域的推理和问题解决能力。推出7B、32B两个参数版本，其中32B版本在多个医学多模态问答任务中超越GPT-4.1等专有模型。Lingsh
MedRAG是南洋理工大学研究团队提出的医学诊断模型，通过结合知识图谱推理增强大语言模型（LLM）的诊断能力。模型构建了四层细粒度诊断知识图谱，可精准分类不同病症表现，通过主动补问机制填补患者信息空白。MedRAG在真实临床数据集上诊断准确率提升了11.32%，具备良好的泛化能力，可应用于不同LLM基模型。MedRAG支持多模态输入，能实时解析症状并生成精准诊断建议。 MedRAG的主要功能
MAI-DxO（Microsoft AI Diagnostic Orchestrator）是微软推出的先进人工智能系统，能提升医疗诊断的准确性和效率。基于模拟一组具有不同诊断方法的虚拟医生协作解决复杂的医疗案例。MAI-DxO能提出后续问题、订购检查，在获取新信息后更新推理，逐步缩小诊断范围。MAI-DxO能进行成本检查，确保在成本约束内做出诊断。在对《新英格兰医学杂志》发布的复杂病例进行测试时，
EXAONE 4.0是韩国LG AI Research推出的自研混合推理大模型。模型融合通用自然语言处理和高级推理能力，支持韩语、英语和西班牙语。模型分为32B的专业版和1.2B的端侧版，前者基于多项国家级认证考试，适用高专业领域，后者体积小、性能优，支持本地运行，适合隐私和安全要求高的场景。EXAONE 4.0在国际高难度基准测试中表现优异，如MMLU-Pro 81.8分、AIME 2025 8
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