《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Agent（Symbolic 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