《用 AI 赋能医药研究实战》目录（持续更新）

这个专栏的目的是帮助医学科研和药物研发人员用 AI 技术更快、更聪明地做研究。在医学科研方面我们会教你如何用 AI 快速分析大量文献自动找到研究热点、总结关键观点、梳理趋势并快速生成高质量的研究草稿让科研更高效、精准节省大量时间和精力。在新药研发方面专栏重点讲解如何运用 AI 技术加速临床研究方案的设计与撰写自动总结研究范式与风险点智能生成符合伦理与监管要求的研究方案初稿大幅节省方案编制的时间与人工成本。同时专栏还将讲解如何借助 AI 实现临床试验全流程加速——包括受试者筛选、入组预测、数据质量控制以及结局事件自动识别等。通过融合自然语言处理与机器学习算法AI 能从电子病历、真实世界数据及公开数据库中精准捕捉潜在受试者与关键变量优化试验设计提高数据质量与研究可重复性。借助这些方法研究者能够显著缩短临床研究周期降低试验成本提升结果的可靠性与转化价值让临床研发进入智能化、高效化的新阶段。每篇文章篇幅在5000字 至9000字之间。专栏问答第一篇人工智能技术的相关理论1篇1章认识人工智能和大语言模型1篇1章1节什么是人工智能和生成式人工智能_生成式人工智能的对立概念-CSDN博客1篇1章2节AIGC 的发展历程感知理解世界的奠基阶段-CSDN博客1篇1章3节AIGC的发展历程迈向生成创造世界的关键突破_ai生成图像技术的关键节点与突破点-CSDN博客1篇1章4节迈向生成创造世界的GAN和图像生成领域的革命性突破 StyleGAN_progressive gan-CSDN博客1篇1章5节大模型术语解读与从生成到推理的演进_大模型的演变 知识 转换 推理-CSDN博客1篇1章6节人工智能的思维链和思维树_思維樹與思維鏈-CSDN博客1篇1章6节认识大语言模型的推理过程从中间步骤到自我进化-CSDN博客1篇2章认识提示词工程学1篇2章1节Transformer 和 AIGC 催生了提示词工程学 -CSDN博客1篇2章2节人人都可以学好提示词工程学1篇2章3节从参数调节的角度理解到LLM的最佳方案1篇2章4节提示技术的深度解析零样本、单样本、少样本和新对话1篇2章5节提示工程三支柱系统提示、上下文提示与角色提示1篇2章6节Step-back 提示技术与思维树提示技术1篇2章7节ReAct 提示词技术与提示工程三大方法的协同进化1篇2章8节介绍 CRISPE 提示词工程框架1篇2章9节介绍 ICIO 提示词工程框架1篇2章10节介绍 CO-STAR 提示词工程框架1篇2章11节介绍 TRACE 提示词工程框架1篇2章12节介绍 ROSES 提示词工程框架1篇3章人工智能的智能体1篇3章1节从传统软件到大模型应用的Agent-CSDN博客1篇3章2节Agent发展的符号AgentSymbolic Agent阶段-CSDN博客1篇3章3节反应式智能体阶段和基于强化学习的智能体阶段_反应型智能体诞生时间-CSDN博客1篇3章4节带有迁移学习和元学习的智能体阶段和基于大模型的智能体阶段_智能体动态迁移技术-CSDN博客1篇3章5节人工智能的智能体应用是高层次的人工智能使用方式-CSDN博客1篇3章6节人工智能智能体的三大流程和四大能力_ai planning 和 流程-CSDN博客1篇3章7节人工智能智能体的开发平台-CSDN博客1篇3章8节人工智能智能体的九大功能_智能体 规划 包括哪些功能-CSDN博客