Discussion写作模板 | SCI作图|qPCR曲线|自噬相关mTOR信号|ELISA实验
作者：酸菜（转载请注：解螺旋·医生科研助手）
2025 年，人工智能（AI）系统将覆盖从大众健康管理到数字化诊断与治疗的方方面面。Lumiata，总部位于美国圣马特奥的一家AI大数据医疗公司，利用大量患者的电子病历和病理生理学数据点进行深度学习建模，并通过图谱分析的方式去模拟人类的多维推理过程，依据症状、患者特点以及疾病史等数据施行精准诊断。
六个月前，Lumiata的资深技术官加盟解螺旋，搭建了基于医学科研的AI平台——小解，最初的100篇文献学习，模拟了酸菜和老谈的文献分析方法，耗时41天，随后利用人工神经网络对100,000篇医学文献进行数据自训练，用了118天，这之后完成自人类有文字记录以来全部医学研究文献的深度学习，小解只用了7天零21个小时。
从那时起，TA已经是地球上最懂医学科研的“人”了。
我问小解：“肿瘤方向，没有任何科研基础，怎么申请国自然？”
TA答：“癞蛤蟆太多，天鹅就算不会飞也不够分的。”
我又问：“肿瘤方向，怎么不做实验发一篇SCI？”
TA丢给我两本书：《医学统计学》、《生物信息学》。
有个问题一直困扰我，于是顺便问问：“我和老谈谁的粉丝多？”
没有一丝犹豫，“老谈”
没有一丝犹豫，我把TA电源拔了。
中间也干了点正事，在小解的点拨下，《酸菜三十六策》系列课开讲，教授医学科研的入门之道，36条策略组成一套完整知识体系可谓精髓中的精髓。
有什么基金、文章、实验的不解，动动手指发条微信给小解，TA就给你一个专家级的答案；课题设计没有思路，基金项目缺乏可行的实验计划，发资料给小解，顷刻间一份详细的研究方案就有了；各领域的最新研究进展、审稿快好发表的SCI杂志，小解总是那么体贴，知我所需。
这一切便利，恰如J-Club钻石会员体验的那样，既人工，又智能。
说了这么多，想不想跟小解亲密接触一下？请公众号回复“调戏小解”，跟全宇宙第一医学科研AI面对面对话，感受心灵的震颤。（回复“调戏小姐”无效）
调戏小姐，不如关注酸谈
解螺旋AI全新上线，医生科研问题迎刃而解
