研究人员开发了虚拟细胞模型STATE，能够预测细胞在药物干预下的反应，从而提高药物研发效率。该模型基于1.67亿个细胞观察数据和1亿个干预数据，优于现有方法，支持零样本预测，推动精准医学的发展。

TrialMatchAI是一个人工智能驱动的临床试验推荐系统，旨在解决患者招募中的瓶颈。该系统通过处理异构临床数据，提供透明的推荐结果，验证显示92%的肿瘤患者在前20个推荐中找到相关试验，为精准医学提供了重要解决方案。

该研究提出了OmniCellTOSG数据集，旨在解决复杂细胞信号系统解码的挑战。通过新颖的图模型，该数据集整合了生物学注释与基因和蛋白质丰度数据，支持图推理，推动生命科学和精准医学的研究进展。

本研究提出了一种适应性方法，以提高蛋白质-蛋白质相互作用分析的可靠性，增强计算生物学的可信度，为精准医学和生物医学研究提供了重要潜力。

本研究探讨医疗多模态基础模型（MMFM）在临床诊断与治疗中的应用，旨在缩小精准医学需求与数据利用之间的差距。通过分析数据集和模型架构，提出优化方案以改善患者结果。

本研究探讨了基于生成对抗网络（GAN）的低剂量CT去噪技术，旨在解决辐射暴露与图像质量之间的矛盾，展示了GAN在精准医学中的潜力及其临床应用的关键发现。

深度生成模型与结构因果模型的结合在数据密度估计和有限样本数据生成方面取得了巨大成功。因果生成模型在公平性、隐私、超出分布泛化和精准医学方面有广泛应用。

在精准医学时代，观察性研究在评估新治疗方法中起重要作用。研究提出了一种利用随机试验来量化未观察到的混杂因素的策略，并设计了统计检验来检测其强度。评估结果表明该方法有效，并可用于现实世界中的混杂因素识别。

在精准医学时代，观察性研究在评估新治疗方法中起重要作用。研究提出了一种利用随机试验来量化未观察到的混杂因素的策略，并设计了统计检验来检测其强度。评估结果显示该方法有效，并可用于现实世界中的混杂因素识别。

深度生成模型与结构因果模型的结合在数据密度估计和有限样本数据生成方面取得了巨大成功，提供了分布偏移鲁棒性、公平性和互操作性等有益属性。因果生成模型在公平性、隐私、超出分布泛化和精准医学方面有广泛应用。

精准医学中，药物反应预测至关重要。TransCDR是一种强大的工具，通过迁移学习和自注意机制预测细胞系对药物的敏感状态。TransCDR在预测上表现优于其他模型，基因突变和Extended Connectivity Fingerprint是关键因素。TransCDR在外部测试集上表现强大，具有重要潜力。

本文介绍了将因果性理论融入深度生成建模的方法，提高深度生成模型的分布偏移鲁棒性、公平性和互操作性。文章分为因果表示学习和可控反事实生成方法两类，探讨了因果生成模型在公平性、隐私、超出分布泛化和精准医学方面的理论、形式化、缺点、数据集、度量和应用，并讨论了未来研究方向。

该文介绍了一个适用于1,526名脑肿瘤患者的多机构、大规模的小儿数据集，包括23,101个MRI检查。该数据集旨在加速发现和翻译AI模型，并利用实际数据赋予儿童精准医学能力。