合描述蛋白质序列。在 AlphaFold2中，每个氨基酸被视为一个单词，一串氨基酸序列就构成了一句 “话”。通过Transformer模型，AlphaFold2能够理解蛋白质序列中的“语境”，进 而预测出蛋白质的三维结构。 AlphaFold2的输入主要为蛋白质序列的多序列比对(MSA)结果，MSA的构 建方式是将输入的蛋白质序列与蛋白质数据库中的序列进行多比对，提取出与输 入序列相似的所有序 入序列相似的所有序列，并构建为一个矩阵。这种比对基于这样一个假设：序列 的相似性表示它们具有共同的进化起源。多序列比对可以帮助确定多物种保守的 序列区域，这些区域在进化过程中保持不变，可能是因为它们对生物有重要的功 能。AlphaFold2通过MSA来提取出蛋白质序列的进化信息，此外，如果在MSA 中的多个序列中观察到两个位置的氨基酸同时变化，那么这可能暗示这两个氨基 酸在蛋白质的空间结构中是相互接近的。Alpha ESMfold。 ESMfold放弃了MSA的构建步骤，而是采用了使用一个蛋白质大语言模型 ESM2，来对氨基酸之间的相互作用模式进行表征。ESM2同样基于 Transformer架构，可以针对输入的蛋白质序列直接提取出其包含进化信息 embedding。该embedding可以直接输入类似AlphaFold的Evoformer中。 这种端到端的计算方法，使得ESMfold的推理速度比AlphaFold2快了一个数量

Statista，2021 年全球制药行业总收入约 1.5 万亿美金，制药研发投入 约 2.4 千亿美金。DeepMind 是最早用 AI 赋能新药开发的企业之一，其推出 的 AlphaFold 主要解决从已知的氨基酸序列，预测相应蛋白质 3D 结构的问 题，为探索生命的起源迈出重要的一步。随着生成式 AI 的出现，业内开始 探索自动根据功能需求设计/优化蛋白质、给定抗原等目标蛋白生成抗体等 蛋白、给定靶点一键生成 Binder Biosciences 和加州大学研究团队发布的蛋白质语言模型 ProGen，在数百万个原始蛋白质序列上训练，可生成跨多个家族和功能的人造蛋白质。不 同于 AlphaFold2 利用 AI 的手段辅助理解自然界已有的蛋白结构，以 ProGen 为例的类 ChatGPT 生成式 AI 的目标是生成自然界不存在的人工蛋白质序列。虽然生成式 AI 在制药 领域的应用仍处于起步阶段，但天壤 XLab 负责人苗洪江博士认为，从 晶泰科技通过无标记的蛋白质序列数据（约 2.8 亿条）+抗体序列数据训练出的 ProteinGPT 可以一键生成符合要求的蛋白药物，应用案例包括：1）根据给定的靶点一键生成 Binder 蛋白；2）根据指定要求一键生成抗体文库；3）对性质欠佳的抗体进行改造，一键生成优 化后的抗体。 AlphaFold2 生成式AI 蛋白质结构预测：基于氨基酸序列，预测已知基因序 列的蛋白

得了总计209M 个小分子的三维构像数据，并利用这些数据对Uni-Mol进行了充分的预训练。 Uni-Mol模型： 基本结构：Uni-Mol模型参考了transformer的骨架。他将分子进行了序列表 征以及结构表征，并在更新的过程中不断以自注意力的方式对两个表征相互 融合迭代。最终，可以以分子的CLS token 来表示整个分子在潜空间的嵌 入。Uni-Mol相对传统transform 原子对的欧氏距离。2，直接预测被掩盖的原子坐标。基于上述的三个预训练策 略，作者认为可以充分的学习到分子的合理表征。 图2：Uni-Mol模型骨架。左图为整体的pretrain模型及预训练策略。中图为模型的输 入，包括分子序列及结构信息。右图为Block内部的计算，图片引自[2] 作为结果，Uni-Mol达到了充分的分子表征效果。以分子生化性质数据集 MoleculeNet为例，MoleculeNet数据集中包括分子的水化自由能，亲脂性等

天体研究 量子化学 分子动力学 混合精度计算 基于深度学习的分子模拟方法 深度势能 核聚变研究 凝聚态物理 等离子体计算 数值大气预报模式 大气环流模式 气候模式 类脑计算 序列比对 序列拼接 电镜三维重构 清华大学”地球模拟器” 首次突破 100T 持续升级 南京大学 AI 超 算 高校首套智算平台 计算能力 3.4P 中南大学 计算性能突破 4.7P 全国高校

masked language model ）和下一句 预测任务 （ next sentence prediction ）进行预训练，使得模型能够学习到上下 文 关系和词汇语义  通常用于文本分类、序列标注、问答等任务  GPT ： Generative Pre-trained Transformer  单向模型，只考虑前文，不考虑后文  采用自回归（ autoregressive ）的方式生成文本，即逐个生成下一个词 1. 使用密集连接的方式可以连接不同层的 表示到最顶层，有助于增强 BERT 表示 的 能力。 2. 融合图结构，一方面可以使大模型编码 图结构信息，另一方面有助于提升大模 型建模序列中的精确语义信息。 使用 BookCorpus 和 WikiPedia 训练 4 层的 tiny BERT 和 tiny EnhancedBERT ，结果 显示 EnhancedBERT 相较于原始

支持将患者分配至指定医生或诊室排队候诊功能。 支持按已设定规则自动选择医生或诊间功能。 支持对老、幼、军人、离休患者进行“特殊”标识功能，此类患者优先就诊。 支持患者无法就诊时，可将患者移出排队序列，做弃号处理功能； 支持过号处理功能，可将过号病人重新加入分诊队列。 支持转诊功能，可将患者转诊到院内其他科室。 支持手工调整排队信息功能。 支持绿色通道患者不经语音叫号直接就诊功能。 支持分诊台向候诊区广播语音功能。 从院区维度，统计院区的病例数、预估结算费 用、预估结算差异、差异比例、差异分类、差异 主因、费用结构占比、院区排名等； 2.支持院区排名的查看及排序； 3.支持院区之间的横向.对比；支持查看不同院区 的预估结算差异随时间序列的变化趋势； 4.支持院区的超支结余占比分析； 5.支持院区服务能力及服务效率的展示分析； 6.支持不同院区对应的病例数，进行下钻； 7.支持不同院区的病例数，按照病例类型分类； 8.支持数据的查询与下载； 从专科维度，统计专科的病例数、预估结算费 用、预估结算差异、差异比例、差异分类、差异 主因、费用结构占比、专科排名等； 2.支持专科排名的查看及排序； 3.支持专科之间的横向.对比；支持查看不同专科 的预估结算差异随时间序列的变化趋势； 4.支持专科的超支结余占比分析； 5.支持专科服务能力及服务效率的展示分析； 6.支持不同专科对应的病例数，进行下钻； 7.支持不同专科的病例数，按照病例类型分类； 8.支持数据的查询与下载；

多模态任 务提供了新的思路。简单来说，大语言模型是一种可以理解给定的上下文，并根据 上下文做出回应的生成模型。大语言模型首先在一个包含数万亿单词的大型语料库 上进行预训练，训练的方式是通过给定的文本序列去预测下一个单词，从而得到基 础模型（base model），如GPT-3、PaLM、LLaMA等。然后，这些基础模型可以 进一步在特定的任务上进行微调，以更好地遵循人类的指示，从而得到现在被人们

XTJSON PRIMARY KEYFOREIGN KEYNOT NULLDEFAULT NULL 临床文书内容 关键设计要点包括： 1. 患者 ID 采用 UUIDv4 标准，避免暴露序列信息 2. 诊断代码字段关联 ICD-10 国际标准编码表 3. 临床文书内容字段支持 Markdown 格式文本存储 4. AI 标注结果以 JSON 格式存储实体识别、关系抽取等结构化数 型采用监督学习与自然语言处理技术，通过以下流程实现功能闭 环：首先对电子病历数据库进行特征工程处理，提取关键临床实体 （如主诉、现病史、检查结果），随后通过双向 LSTM 与 CRF 结合 的序列标注模型完成实体识别，准确率达到 93.2%（测试集 n=15,000 份三甲医院病历）。对于病程记录生成任务，系统使用 改进的 Seq2Seq 架构，在编码阶段引入医疗知识图谱嵌入，解码 阶段采用覆盖度机制避免内容重复。 标准协议，系统可在不改造原有医院信息系统的 情况下完成数据对接。关键数据预处理流程包括：  非结构化文本的分词与实体标注（准确率≥92%）  异常值检测与数据标准化（符合 ICD-10 编码规范）  时间序列数据对齐（误差<5 分钟） AI 处理层部署了三个核心引擎：自然语言处理引擎采用 BERT+BiLSTM 混合模型处理医学术语，在测试集上达到 88.7%的 实体识别 F1 值；临床决策支持引擎基于知识图谱构建，包含超过

电子标签的人体感应系统发生作用，并发出报警，以 确保婴儿在系统保护范围。 防被盗 ：在区域边界安装读写器，当佩戴标签的婴儿 没有经过系统的认证签出而被非法抱出，经过区域边 界时，系统产生报警。 防抱错 ：除婴儿腕带唯一序列号外，门口机支持人脸 识别，可有效判断是否走错房间，同时加入感应器可 有效与婴儿腕带感应匹配。 系统特点 BI决策系统 BI决策系统通过对医院运行数据的整合和有效 分析，实现对医院管理：医院医护人员的优化配置、

警，以 确保婴 儿 在系统保护范围。 防被盗 ：在区域边界安装读写器，当佩戴标签的婴 儿 没有经过系统的认证签出而被非法抱出，经过区域边 界时，系统产生报警。 防抱错 ：除婴 儿 腕带唯一序列号外，门口机支持人脸 识别，可有效判断是否走错房间，同时加入感应器可 有效与婴 儿 腕带感应匹配。 系统特点 BI 决策系统 BI 决策系统通过对医院运行数据的整合和有效分 析，