近日，空军军医大学军事生物医学工程学系副教授刘洋和该系主任卢虹冰在新出版发行的《空军军医大学学报》发表论文，系统梳理了医学科研范式的演进轨迹：从传统循证医学的因果推断、大数据循证医学的关联挖掘，到智能辅助精准诊疗的预测推断，直至当前AI驱动的生成式发现阶段。

论文作者在上述此基础上，阐释了以科学知识图谱为确定性知识基础设施、以大语言模型为动态语义引擎的协同闭环体系，进而详述了从临床痛点定义、知识图谱构建、候选假设生成、多约束筛选、可验证性评估到湿实验反馈进化的全流程机制，以及结合自主实验室的AI演进实例，展示了该范式在加速药物研发、精准医疗和复杂疾病机制解析中的巨大潜力。

论文截图。

文章指出，AI驱动的医学科研新范式将在以下几个方向发挥更大价值。一是如加速罕见病药物研发：通过SciKG-LLM协同生成候选药物，结合自动化实验平台快速验证。二是实现全民精准医疗：利用多模态大模型整合电子病历、影像和组学数据，提供个性化诊疗决策及方案。三是揭示复杂疾病的多层次机制：以SciKG为知识基础设施，融合多组学与文献证据，发现传统方法难以捕捉的因果关系。四是推动个性化预防保健：通过可穿戴设备与AI闭环，实现健康状态的实时监测、风险预测与干预调控。

与此同时，新范式的广泛应用也仍面临诸多挑战：数据隐私与安全保护、算法可解释性与信任建立、跨学科人才培养，以及研究伦理与监管框架的重新构建。未来的智能医学研究需要在技术创新与伦理审思之间寻找平衡，确保AI工具始终服务于人类健康的改善与生命科学的进步。

相关论文信息：https://doi.org/10. 13276 / j. issn