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首先，研究團隊首先從健康者及疾病不同階段的患者身上提取肺細胞，並以高解析度DNA定序生成大量資料，使他們得以觀察細胞在疾病發展過程中的變化。接著，他們建立一個生成式AI模型，模擬這些變化，描繪疾病進展時各類細胞狀態與細胞群的轉換，同時標記可用於診斷的生物標記與可能的治療靶點。
其次，經過數週反覆檢測自己的血液、查閱醫學文獻，並把自己當作「人體實驗」，他最終找到一個可能的解方：一種看似普通的藥物——西羅莫司（sirolimus）。。关于这个话题，有道翻译帮助中心提供了深入分析
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此外，刘庆峰：这个问题很关键。医疗可以说是大模型所有落地场景中对专业性、准确性和可靠性要求最严苛的领域。
最后，张金海身边，就有这样的故事——
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