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。

本研究提出了一种结合线性时不变动力系统和高斯过程的新方法，以改进个体剂量响应的建模与预测。通过机器学习和神经网络，构建潜在结果框架，估算个体剂量反应曲线。研究开发了CBRNet和CRNet模型，解决治疗剂量的连续性问题，并在合成和真实数据集上验证了其优越性。这些方法在精准医学和管理科学中具有重要应用价值。

数字健康孪生是物理人的虚拟模型，结合临床数据和机器学习优化医疗流程。移动人工智能生成内容技术推动人类数字孪生发展，提供个性化医疗服务。研究展示了基于大型语言模型的数字孪生创建方法TWIN-GPT，提升临床试验预测准确性。多模态人工智能系统通过解释医疗数据增强临床决策，助力精准医学。

本文提出了一种整体空间因果回归（ESCFR）方法，利用随机最优输运框架解决治疗选择偏倚问题。实验证明该方法在处理小批量采样效应和未观测混淆因素方面优于现有方法，能够有效预测个体对不同治疗剂量的反应，适用于精准医学和管理科学领域。

本文提出了一种新的敏感度分析方法，通过边界因素评估未观察到的混淆因素对因果推论的影响。该方法设计了统计检验以量化混淆因素强度，并提供有效的下界估计，强调观察性研究在精准医学中的重要性，并展示了识别混淆因素的存在与缺失的方法。

本文综述了因果深度生成模型的研究进展，探讨了结构因果模型与深度生成模型的结合，解决了可解释性和虚假相关性的问题。重点讨论了因果生成模型在公平性、隐私和精准医学等领域的应用及未来研究方向。

本研究在马来西亚探讨鼻咽癌（NPC）与正常病例的差异，采用DenseNet架构进行图像分类，测试准确率为94.8%和67.0%。同时，开发了头颈部CT图像的分割模型，并在SegRap 2023挑战赛中获奖。此外，研究提供了23,101个小儿脑肿瘤患者的MRI数据，以推动精准医学的发展。

本文介绍了TransCDR，一种基于迁移学习的药物反应预测工具。它通过自注意机制融合药物和细胞系特征，显著提高了对药物IC50值的预测能力。TransCDR在GDSC和CCLE数据集上表现优异，并通过基因集富集分析探讨了药物反应的生物机制，展示了其在精准医学中的潜力。