XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVelazquez
AI-HOPE：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang，博士1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士。2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。高优化和精准医疗人工智能代理 (AI-HOPE) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，无需编程专业知识。AI-HOPE 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：AI-HOPE 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，AI-HOPE 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，AI-HOPE 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 AI-HOPE 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：AI-HOPE 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。AI-HOPE 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
HOPE-AI：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang 博士 1、Enrique Velazquez-Villarreal 医学博士、哲学博士、公共卫生硕士 2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据同时加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理高优化平台 (HOPE-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。HOPE-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：HOPE-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比等统计输出。通过使用癌症基因组图谱 (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其能力：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者中 TP53 突变的富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，HOPE-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，HOPE-AI 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与现有文献一致，证明了 HOPE-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：HOPE-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者治疗效果的关键资源的作用。HOPE-AI 弥合了数据复杂性与研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
AI 驱动的对话代理增强了精准医学研究的临床和基因组数据集成 Ei-Wen Yang，博士 1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士 2,3 , *
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理 (PM-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 提供支持的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。PM-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：PM-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，PM-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，PM-AI 揭示了 KRAS 突变与接受 FOLFOX 治疗的患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 PM-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：PM-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。PM-AI 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。