医疗健康和生命科学

2025年 11月 5日

使用 PyTorch 和 NVIDIA BioNeMo Recipes 扩展生物学 Transformer 模型

训练拥有数十亿乃至数万亿参数的模型依赖于先进的并行计算技术。研究人员需要在不牺牲计算速度和内存效率的前提下，合理组合并行策略，选用高效加速库，
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2025年 11月 4日

如何使用 OpenFold3 NIM 预测生物分子结构

几十年来，生物学中最深奥的谜题之一，便是氨基酸链如何自发折叠成复杂而精密的生命结构。尽管研究人员精心构建了各种模拟与统计模型，
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2025年 11月 3日

借助 NVIDIA Clara Reason 推进放射学研究中的可解释 AI

医疗 AI 已步入关键转折阶段。尽管视觉语言模型（VLM）在医学影像领域展现出广阔的应用前景，但其推理过程缺乏临床医生所要求的系统性与透明度，
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2025年 10月 28日

隆重推出用于 RNA 设计和分析的 CodonFM 开放模型

开放式研究对推动创新至关重要，AI 与科学领域的众多突破正是通过开放式协作实现的。在数字生物学研究领域，
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2025年 10月 14日

借助 NVIDIA Parabricks 提高变体识别准确性

NVIDIA Parabricks 是一款专为数据科学家和生物信息学家设计的可扩展基因组学软件套件，专注于基因数据的二级分析。
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2025年 10月 8日

训练联合 AI 模型以预测蛋白质属性

预测蛋白质在细胞内的定位对于生物学研究和药物开发具有重要意义，这一过程被称为亚细胞定位。蛋白质的功能与其所处位置密切相关，明确其存在于细胞核、
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2025年 9月 23日

借助生成式 AI 通过分子合成途径进行推理

无论是制药、化学还是材料应用，分子设计中反复出现的挑战在于构建可合成的分子。合成性评估通常需要绘制分子的合成路径：
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2025年 9月 23日

如何使用 GPU 驱动的 Leiden 在 Python 中加速社区检测

社区检测算法通过识别网络中隐藏的关联实体组，在理解数据方面发挥着重要作用。社交网络分析、推荐系统、GraphRAG、
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2025年 9月 10日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版本，将蛋白质结构推理速度提高 100 多倍

了解蛋白质结构的研究比以往任何时候都更加重要。从加快药物研发到为未来可能的疫情做好准备，
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2025年 8月 28日

使用远程手术工作流程入门 NVIDIA Isaac 进行医疗保健应用开发

远程手术已不再是一种未来主义理念，正迅速成为提供医疗服务的关键手段。到2030年，全球外科医生预计短缺450万人，而农村医院尤其难以吸引专家，
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2025年 7月 16日

借助 NVIDIA Isaac 在医疗健康领域推动 AI 机器人开发

世界卫生组织预测，到 2030 年，全球将短缺外科医生、放射科医生和护士等 1500 多万医护人员。在美国，到 2034 年，
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2025年 6月 27日

AI 分析护士观察记录以降低患者危险

研究人员开发了一款 AI 赋能的工具，可以分析护士的轮班笔记，从而比传统方法更早地识别入院患者的健康状况可能恶化或处于“崩溃”的边缘…
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2025年 6月 12日

借助 RAPIDS 单细胞技术推动十亿细胞分析和生物学突破

细胞生物学和虚拟细胞模型的未来取决于大规模测量和分析数据。在过去 10 年里，单细胞实验一直以惊人的速度增长，从数百个细胞开始，
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2025年 6月 12日

借助 MMseqs2-GPU 和 NVIDIA NIM 加速蛋白质科学序列对齐

蛋白质序列对齐 (比较蛋白质序列的相似性) 是现代生物学和医学的基础。它通过重建进化关系 (技术上称为 homology…
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2025年 6月 11日

借助 NVIDIA 生物医学 AI-Q 研究代理 Blueprint 推进文献回顾和目标发现

长期以来，生物医学研究和药物研发一直受到劳动密集型流程的限制。为了发起药物研发活动，研究人员通常会梳理大量科学论文，
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2025年 6月 11日

借助 NVIDIA cuEquivariance 和 NVIDIA NIM 微服务加速分子建模

随着 AlphaFold2 等模型的出现，对加速推理和训练分子 AI 模型的需求激增。对速度的需求带来了独特的计算挑战，包括算法复杂性、
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