人工智能与生物医药融合六大创新思路

1.生物多模态基础模型（Bio - Foundations）：开启生物数据深度解析新纪元 

跨尺度多模态生物基础模型（序列 - 结构 - 表型 - 临床）：该模型致力于整合生物序列信息、结构特征、表型表现以及临床数据等多维度信息，打破不同尺度生物数据之间的壁垒。通过构建统一的模型框架，实现对生物系统从微观到宏观的全面理解和精准预测，为疾病诊断、药物研发等提供更强大的数据支持和决策依据。

药物 - 靶点 - 患者三联体联合建模：创新性地构建药物、靶点与患者三者之间的联合模型，充分考虑患者个体差异对药物 - 靶点相互作用的影响。这种建模方式能够更精准地预测药物在不同患者体内的疗效和安全性，为个性化医疗提供关键技术支撑，推动药物研发从“一刀切”向精准治疗转变。

 

2.多尺度数字孪生与闭环医疗：构建智能医疗新生态 

器官 - 细胞 - 分子耦合的可解释数字孪生：通过建立器官、细胞和分子层面的耦合数字孪生模型，实现对生物系统的精细化模拟和可视化。该模型不仅具备高度的准确性，还具有可解释性，能够帮助医生和研究人员深入理解生物过程的内在机制，为疾病诊断和治疗方案的制定提供科学依据。

连续学习的临床闭环 AI（学习型医疗系统）：打造能够持续学习的临床闭环 AI 系统，该系统可以实时收集和分析临床数据，不断优化自身的诊断和治疗能力。通过与临床实践的深度融合，实现从数据到知识的快速转化，为患者提供更加个性化、精准的医疗服务，推动医疗系统向智能化、自适应方向发展。

 

3.自主科研与自驱动实验（Autonomous Discovery）：加速生物创新进程 

分子设计 - 合成 - 表征的闭环优化平台：构建集分子设计、合成和表征于一体的闭环优化平台，利用人工智能算法实现分子结构的自动设计和优化。通过与实验技术的紧密结合，平台能够快速筛选出具有特定功能的分子，大大缩短药物研发周期，降低研发成本，为新药发现提供高效的技术手段。

生物制剂与递送体系的快速原型与稳健优化：针对生物制剂和递送体系，开发快速原型设计和稳健优化方法。利用人工智能和机器学习技术，对生物制剂的配方、制备工艺以及递送载体的性能进行优化，提高生物制剂的稳定性和有效性，为生物治疗的发展提供有力支持。

 

4.可编程治疗学（细胞/基因/核酸）：引领精准医疗新潮流 

安全约束的序列与载体生成设计：在细胞、基因和核酸治疗领域，注重序列和载体生成设计的安全性。通过引入安全约束条件，利用人工智能算法设计出更加安全、有效的治疗序列和载体，降低治疗过程中的风险，为可编程治疗学的临床应用提供可靠保障。

个体化治疗策略的数字孪生共驾：利用数字孪生技术，为每个患者构建个性化的治疗模型，实现个体化治疗策略的精准制定和动态调整。通过与实际治疗过程的实时交互和反馈，数字孪生模型能够不断优化治疗方案，提高治疗效果，推动精准医疗向更高水平发展。

 

5.在地感知与居家医疗智能：拓展医疗服务新边界 

多模态无创生理/生化信号的基础模型与异常检测：开发能够感知多模态无创生理和生化信号的基础模型，实现对人体健康状态的实时监测和异常检测。该模型可以整合多种传感器数据，通过人工智能算法进行分析和判断，及时发现潜在的健康问题，为居家医疗和远程健康管理提供技术支持。

可被监管采信的“居家临床试验”平台 AI：构建符合监管要求的“居家临床试验”平台，利用人工智能技术实现试验过程的自动化管理和数据采集。该平台能够确保试验数据的真实性和可靠性，为新药和治疗方法的居家临床试验提供可行方案，加速医疗产品的上市进程。

6.安全、合规与治理技术栈（AI for BioSecurity & Compliance）：筑牢生物医药 AI 发展基石 

生物医药 AI 的风险评估与红队 - 蓝队对抗评测：建立完善的生物医药 AI 风险评估体系，通过红队 - 蓝队对抗评测方法，模拟各种潜在的安全威胁和攻击场景，对 AI 系统的安全性和可靠性进行全面评估。及时发现和修复系统中的安全漏洞，保障生物医药 AI 的安全应用。

数据与模型的全链路可追溯与合规自动化：实现生物医药数据和模型的全链路可追溯管理，确保数据的来源、处理和使用过程符合相关法规和伦理要求。同时，开发合规自动化工具，对数据和模型的合规性进行实时监测和审核，提高生物医药 AI 开发的合规性和透明度，促进生物医药 AI 产业的健康发展。