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研究与成果

已交付的成果,以及下一步

本机构各项项目产出的开放工作成果。上线平台排在最前;已发布的开放资源、我们赖以构建的研究工具栈以及筹备中的项目随后列出。

已发布成果

4

教学大纲与概要

2

开放资源

以开放许可发布的课程、主题演讲和工具

研究工具栈

我们所依赖的工具与数据库

分层堆叠——顶层是前沿语言模型,中层是开源生态,底层以精选的肿瘤学和生物医学数据库支撑每一项论述。

LLM Agent

Claude Code

Anthropic 的智能编程 CLI——我们 AI 增强研究和教育工作流的骨干。我们使用它、教授它、并在其之上构建。

LLM Agent

Gemini 3.1 Pro

Google DeepMind 的长上下文多模态模型——用于医学影像审阅、长文档综合,以及与 Claude 结果交叉验证。

LLM Agent

GPT 5.4

OpenAI 前沿模型——在推理任务中提供第二意见,多模型投票确保单一答案不足时仍有共识。

平台

GitHub 开源工具

开源生态系统——Python / TypeScript 库、统计工具、医学影像 SDK,组装为可复现的研究管线。

数据库

PubMed

美国国家医学图书馆的生物医学文献数据库——系统综述、荟萃分析,以及跨肿瘤与泌尿科证据图谱的标准入口。

数据库

各大肿瘤医学会数据库

ASCO、ESMO、AACR、SITC 等会议摘要与临床指南——我们用以掌握首次人体试验脉络与生物标志策略的实务知识库。

教学大纲与概要

公开路线图——先发布大纲,再完善内容

在完整资料之前发布课程和手稿大纲,以便合作者和审稿人尽早参与方向塑造。

  • 教学大纲

    FIH Trial-Design Methods Outline

    AI 辅助 Phase I/II 肿瘤学试验设计方法论手稿的公开路线图。我们在论文之前发布大纲,以便合作者和审稿人尽早参与方法论讨论。

    • 问题界定——当前 Phase I/II 试验设计决策中效率损失的环节
    • AI 辅助研究者和研究中心选择方法论
    • 稀疏先验信息下的起始剂量队列分配
    • 生物标志物分层识别与验证方法
    • 开放基准协议——数据、代码和阴性结果发布政策
    From 支柱 1 · 首次人体肿瘤学药物开发研究
  • 教学大纲

    Clinician × AI Co-taught Curriculum Outline

    与 Fei Tian College 联合开发的联合教学模块系列草案大纲——概念范围、每周主题、评估方法以及供其他认证院校复用的说明。

    • 模块 1 — 基础:临床医师如何已在使用 AI(往往不自知)
    • 模块 2 — 医学 AI 文献和营销宣称的批判性评价
    • 模块 3 — 临床工作流场景中的 AI 工具实操
    • 模块 4 — 伦理、偏见与面向患者的沟通
    • 评估 — 案例组合;供合作院校复用的说明
    From 支柱 2 · 高等教育医学

筹备中

正在推进的工作项目

经董事会批准后发布。

  • 研究预印本

    Medical-school feasibility study (in preparation)

    监管环境分析(LCME、NYSED、NECHE),为合作院校的医学院规划提供信息。目标在董事会批准删减后发布。

    From 支柱 2 · 高等教育医学