Research Journal · Overview
AI 赋能医学：研究总览
从蛋白质折叠的生成式突破到多模态临床决策智能体，系统性深度剖析人工智能如何重塑生命科学与临床医药的底层逻辑。
#项目定位
本平台是羽升（YuSheng）在探索 AI 赋能医学方向过程中的学习研究日志。所有内容开源于 GitHub，旨在通过深度拆解每一项突破性技术背后的底层算法原理，构建可交互、可验证的知识体系。
#研究范围
本研究覆盖了 AI 赋能医学的四大核心主线：
| 方向 | 核心技术 | 代表成就 |
|---|---|---|
| AI+蛋白质预测 | 扩散模型、因果语言建模 | AlphaFold 3、Boltz-1、xTrimoPGLM |
| AI+药物发现 | 图神经网络、GAN、强化学习 | 英矽智能 Pharma.AI |
| AI+医疗大模型 | 多模态 Transformer、知识图谱 | Med-Gemini、混元医疗 |
| AI+精准影像 | 3D CNN/ViT、计算流体力学 | PANDA、数坤 CT-FFR |
#技术栈
本平台使用以下技术构建：
- 框架： Next.js 16+ (App Router, React 19, Turbopack)
- 内容引擎： MDX + remark/rehype 插件流水线
- 交互能力： 浏览器端 Python 运行 (Pyodide WASM)、Mermaid 图表、LaTeX 公式
- 设计系统： Tailwind v4、日夜模式、响应式三栏布局