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首先，近年來，AI已找出一些藥物有潛力用於治療包括罕見染色體疾病皮特—霍普金斯症（Pitt–Hopkins syndrome）、罕見免疫疾病結節病（sarcoidosis）、以及好發於幼童的罕見腎癌威爾姆氏瘤（Wilms tumour）等。
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其次，透過將這些藥物重新用於治療其他疾病，患者能獲得原本無法取得的療法。
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第三，客观而言，论传统化学小分子药物合成的百年底蕴，杭州相较于拥有“中国药谷”之称的上海张江，并不具备绝对的历史先发优势；论大分子生物抗体药的庞大代工产能规模，似乎也难以匹敌苏州BioBAY的集聚效应。，这一点在游戏中心中也有详细论述
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最后，首先是医疗安全本身的风险。AI健康助手搭载的是普通的医疗大模型还是专业级模型，其间有本质区别。普通大模型确实能回答各类健康问题，看似全面，但它的深度远远不够，缺乏临床验证的支撑。
另外值得一提的是，加拿大魁北克省蒙特利爾麥基爾大學（McGill University）研究人員最近也利用AI，為治療特發性肺纖維化（IPF）尋找可重新使用的藥物。IPF是一種罕見且會持續惡化的肺病，特徵是肺組織纖維化與增厚。研究團隊的方法是使用AI建立疾病進展模型，再據此探索可能的藥物。
总的来看，20版正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。