AI重塑医学科研范式:从“假设-验证”到“生成-预测-验证”的跃迁OACHSSCD

医学科学的进步始终与研究范式的革新紧密相连。随着人工智能(AI)技术的崛起,医学科研正经历从传统“假设-验证”模型向“生成-预测-验证”新范式的深刻跃迁。系统梳理了医学科研范式的演进轨迹:从传统循证医学(EBM)的因果推断、大数据EBM的关联挖掘,到智能辅助精准诊疗的预测推断,直至当前AI驱动的生成式发现阶段。在此基础上,阐释了以科学知识图谱为确定性知识基础设施、以大语言模型为动态语义引擎的协同闭环体系,详述了从临床痛点定义、知识图谱构建、候选假设生成、多约束筛选、可验证性评估到湿实验反馈进化的全流程机制。结合自主实验室的AI演进实例,展示了该范式在加速药物研发、精准医疗和复杂疾病机制解析中的巨大潜力。最后,对AI驱动的医学科研在数据隐私、可解释性、跨学科协作及伦理监管等方面的挑战与未来方向进行了展望。