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从临床科研的角度来看，人工智能的确推动了科研范式的变革。过去，医学研究依赖于假设驱动的实验设计。如今，数据驱动的研究模式逐渐成为主流。这种模式让我们能够从数据中发现新的规律，提出新的假设，甚至挑战传统医学理论。例如，科研人员利用人工智能成功发现特发性肺纤维化的新靶点，并推进了相关药物的开发。
管家婆168彩图下载一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
