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研究與產出

已發布成果,及下一步計畫

本機構各項計畫所產出的開放工作項目。以運作中的平台為首;其後為已發布的開放資源、我們建構所依據的研究工具組,以及準備中的項目。

已發布產出

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課程大綱

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會議報導

從會場讀領域走向

AAI 從現場視角寫的腫瘤學重要會議長文觀察。每篇報導以該會議的公開議程與摘要為基底,把我們在會場看到的東西,連回各條研究線正在問的問題。

ASCO 2026 的抽象編輯式構圖——一張代表臨床紀錄的 navy 網格,與一道代表運算訊號的 gold 網絡,並置於 ivory 底上。

ASCO Annual Meeting 2026 · 支柱 1

ASCO 2026 的 AI:從研究主題到工具

ASCO 2026 議程的 8,025 篇發表裡,掛上「Artificial Intelligence」標籤的有 220 篇——單一最大的次分類。這些 AI 大多不是新模型,而是被用在具體的差事上:從紀錄做預測、讀影像、把病摘結構化,以及為病人配對試驗。

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ASCO 2026 泌尿生殖腫瘤的抽象編輯意象——深藍底散布的細胞節點中,一道金色光束在中央選出一小群,其餘漸漸淡入米白。

ASCO Annual Meeting 2026 · 支柱 1

ASCO 2026 的泌尿生殖腫瘤:攝護腺、膀胱、腎臟研究整理

ASCO 2026 議程有 481 篇泌尿生殖腫瘤摘要。這篇整理出有完整結果的攝護腺、膀胱、腎臟研究——按癌別分,每篇列出試驗、收案人數與主要數字,並用資料表呈現關鍵數據。

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AUA 2026 metastatic 攝護腺癌 briefing 的編輯式構圖 — 金色 PSMA radioligand 同心圓搭配海軍藍 androgen receptor 軸柱,橫穿米白底色。

AUA Annual Meeting 2026 · 支柱 1

AUA 2026 metastatic 攝護腺癌五大趨勢:從 triplet 強度梯度到 PSMA-PET 分期遷移

AUA 2026 advanced / metastatic 攝護腺癌 50 篇 abstract 裡的五條活戰場:每個病人落在 triplet 強度梯度的哪一格、PSMA-PET 把 nmHSPC 重新分類成 metastatic、PSMAddition 的 PSA sub-analysis 疊在已 positive 的 rPFS 之上、survivorship 與 access 成為真正的一節、以及這場會議沒收掉的 sequencing / biomarker / AI gap。

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AUA 2026 AI 與機器人手術會議報導編輯視覺——藍綠與銀色節點層疊,暗示兩條技術軌道尚未交會。

AUA 2026 Annual Meeting 2026 · 支柱 1

AUA 2026:AI 和機器人都到了,但它們還沒見過面

我們分析了 AUA 2026 年會的 3,200 篇摘要(1,835 篇有全文,其餘依標題與 session 資訊分類)。621 篇涉及 AI 或機器人手術——每五篇就有一篇。單孔成為摘要數量最多的機器人子類別,LLM 帶著 51 篇論文到場但毫無共識,而 AI 與機器人的交集幾乎不存在。工具都準備好了,整合還沒發生。

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AACR 2026 頭頸癌觀察報告編輯配圖——深藍與金色節點構成的治療模態星座。

AACR Annual Meeting 2026 · 支柱 1

AACR 2026:頭頸癌迎來全新管線

我們把 AACR 2026 中 358 篇頭頸鱗狀細胞癌相關摘要整批拉出來讀,只想回答一個問題:今年這個領域在往哪裡移動?三件事同時到了——架構全新的分子、多元化的生物標記、以及三條對抗免疫治療抗藥性的路線。

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AACR 2026 Phase 1 觀察 hero:navy 與金色的 node 分布,呼應「早期試驗的星圖」。

AACR Annual Meeting 2026 · 支柱 1

AACR 2026:讀懂 Phase 1 樓層

Phase 1 是藥廠把目前下注的東西攤在領域眼前的地方。我們把 AACR 2026 中所有 442 篇 first-in-human 與 Phase 1 摘要拉出來讀,看今年下注在什麼、又怎麼設計。

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AACR 2026 攝護腺癌觀察 hero 視覺:navy 與金色抽象構成,呼應分子生物學與臨床照護。

AACR Annual Meeting 2026 · 支柱 1

AACR 2026:今年攝護腺癌研究往哪裡移動

我們把 AACR 2026 中 295 篇攝護腺癌相關摘要整批拉出來讀,只想回答一個實務問題:今年這個領域在往哪裡移動?什麼地方還意外地小?

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編輯式抽象視覺:AI 方法與癌症生物學在 AACR 2026 相遇。

AACR Annual Meeting 2026 · 支柱 1

AACR 2026:AI 在癌症研究中出現在哪裡

我們把 AACR 2026 的 7,066 份摘要從頭讀到尾,只想回答一個問題:今年 AI 真的出現在癌症研究的哪些地方?又少了哪些地方?

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開放資源

以開放授權發布的課程、演講與工具

研究工具組

我們依賴的工具與資料庫

分層堆疊——頂層是前沿語言模型,中層是開源生態,底層以精選的腫瘤學與生醫資料庫支撐每一項論述。

LLM Agent

Claude Code

Anthropic 的代理式程式開發 CLI——我們以 AI 增強研究與教育工作流程的骨幹。我們使用它、教授它、並在其上建構。

LLM Agent

Gemini 3.1 Pro

Google DeepMind 的長上下文多模態模型——用於醫學影像審閱、長篇文獻合成,以及與 Claude 結果交叉驗證。

LLM Agent

GPT 5.4

OpenAI 前沿模型——在推理任務中提供第二意見,以多模型投票確保單一答案不足時仍有共識。

平台

GitHub 開源工具

開源生態系——Python / TypeScript 函式庫、統計工具、醫學影像 SDK,組裝為可重現的研究管線。

資料庫

PubMed

美國國家醫學圖書館的生醫文獻資料庫——系統性文獻回顧、統合分析、以及跨腫瘤與泌尿科證據圖譜的標準入口。

資料庫

各大腫瘤醫學會資料庫

ASCO、ESMO、AACR、SITC 等會議摘要與臨床指引——我們用以掌握首次人體試驗脈絡與生物標記策略的實務知識庫。

準備中

進行中的工作項目

經董事會核准後發布。

  • 研究出版物

    Medical-school feasibility study (in preparation)

    Regulatory-landscape analysis (LCME, NYSED, NECHE) informing a partner institution's medical-school planning. Targeted for release after board-approved redaction.

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