AI赋能生物医学：从临床数据到药物分子性质预测实战培传统的统计分析和规则驱动方法在处理高维、非线性、多模态的组学数据及复杂临床结局预测时，日益显现出局限性。如何在有限样本条件下构建稳健的预测模型？如何整合药物扰动转录组与分子结构信息以加速靶点发现？如何利用深度生成模型实现单细胞批次整合与表征学习？这些已成为生命科学和临床研究领域亟需突破的关键问题。 近年来，人工智能与生物医学的深度融合为解决上述挑战提供了新范式：表格基础模型在小样本临床预测任务上展现出超越传统机器学习的性能；组合扰动响应模型通过对药物、剂量和细胞状态的可解释分解，实现了对未见药物组合的分布