为生物技术行业提供先进的人工智能。

智能人工智能和 生成式人工智能解决方案 用于生物统计学、生物信息学、计算生物学、生命科学和医疗保健。

BioGenAI Solutions 提供智能人工智能和生成式人工智能解决方案，专注于生物统计学、生物信息学、计算生物学、生命科学和医疗保健。我们帮助生物技术、制药和医疗组织将复杂的生物和临床数据转化为可操作的智能，从而加速科学发现、改善决策并推动精准医学的发展。

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核心能力
  • 机器学习
  • 数据工程
  • 深度学习
  • 生成式人工智能
  • 人工智能代理
  • 人工智能技能
  • 人工智能自动化
  • 生物信息学
  • 生物统计学
  • 计算生物学
  • 精准医学
  • 药物发现
  • 医疗整合
  • 大型语言模型
  • 检索增强生成
  • 多智能体系统

解决方案

为什么选择 BioGenAI Solutions？

BioGenAI 将通常彼此割裂的学科融为一体：

人工智能 + 机器学习 + 生成式人工智能 + 自主人工智能 + 生物统计学 + 生物信息学 + 计算生物学 + 数据工程 + 医疗健康

这种多学科方法使我们既能理解问题背后的科学，也能理解构建解决方案所需的工程。

我们帮助生物技术、制药、医疗和科研机构从复杂的数据集和创新构想出发，走向预测模型、智能人工智能应用和可扩展的科学解决方案。

机器学习与预测分析

我们开发预测模型，识别复杂科学和医疗数据集中的模式与关系。

我们的能力包括：

  • 分类 — 疾病、患者、基因组、分子和生物学分类
  • 回归 — 预测连续型临床、生物学和运营结果
  • 聚类 — 发现患者群体、疾病亚型和隐藏的生物学模式
  • 集成学习 — 组合多个模型以提升预测性能
  • 预测分析 — 将历史数据和真实世界数据转化为可执行的前瞻性洞察

深度学习

我们将先进的神经网络应用于复杂的高维生物医学数据。

深度学习可以支持：

  • 基因组与 DNA/RNA 序列分析
  • 蛋白质序列分析
  • 医学影像
  • 数字病理学
  • 分子数据分析
  • 临床文本处理
  • 多模态生物医学数据

通过将深度学习与科学领域知识相结合，我们帮助各机构从传统方法难以分析的数据集中提取有价值的信息。

自然语言处理

医疗健康和生命科学机构通过临床记录、科学文献、实验室报告、研究文档和监管材料产生海量非结构化信息。

我们的自然语言处理（NLP）解决方案帮助将这些信息转化为结构化知识。

应用包括：

  • 临床信息抽取
  • 生物医学文献分析
  • 科学文档分类
  • 医学实体识别
  • 研究知识发现
  • 临床与科学文本分析

可解释人工智能

对于许多科学和医疗应用而言，仅有准确性是不够的。

BioGenAI 采用可解释人工智能（XAI）技术，帮助科学家、研究人员和决策者理解影响模型预测的因素。

可解释性可以支持：

  • 特征重要性分析
  • 生物标志物解读
  • 模型验证
  • 科学调查
  • 风险评估
  • 人工监督

我们的目标是开发不仅强大，而且透明、可解释并具有科学意义的人工智能系统。

疾病预测

机器学习能够识别临床、基因组、实验室、环境和人口统计变量之间的复杂关系。

BioGenAI 开发的预测方法可支持以下领域的研究：

  • 疾病风险预测
  • 疾病分类
  • 疾病进展
  • 患者风险分层
  • 临床结局预测

这些模型可以帮助研究人员更好地理解疾病模式，并识别与患者结局相关的变量。

生物标志物发现

生物标志物在疾病检测、患者分层、药物开发和精准医学中日益重要。

我们结合机器学习、生物统计学、生物信息学和可解释人工智能，在以下领域研究潜在的生物标志物：

  • 基因组数据
  • 基因表达数据
  • 蛋白质组数据
  • 实验室测量数据
  • 临床特征
  • 多组学数据集

人工智能可以帮助研究人员从成千上万甚至数百万个候选特征中，优先筛选出可能重要的生物学变量。

药物发现与药物反应预测

人工智能正在为药物发现和开发的整个生命周期创造新的机遇。

BioGenAI 运用人工智能分析生物学、分子、实验和临床信息，以支持：

  • 治疗靶点识别
  • 候选对象优先级排序
  • 分子分析
  • 药物反应预测
  • 毒性建模
  • 患者分层
  • 药物重定位研究

将预测性机器学习与生成式和自主人工智能相结合，可以打造更智能的研究工作流，将实验数据与科学知识联系起来。

精准医学

精准医学需要理解患者之间的差异，而不是将所有患者群体一视同仁。

我们的人工智能方法可以整合：

基因组学 + 生物标志物 + 临床数据 + 实验室数据 + 患者特征

以支持患者分层、疾病风险、治疗反应和个性化医学方面的研究。

目标是将复杂的患者数据转化为洞察，推动更加个性化的医疗方法。

面向科学智能的生成式人工智能

预测模型可以回答以下问题：

"可能会发生什么？"

生成式人工智能可以帮助回答另一个重要问题：

"我们的知识对此能告诉我们什么？"

BioGenAI 将预测模型与大语言模型和生成式人工智能相结合，打造能够以自然语言与科学信息交互的智能系统。

应用包括：

  • 科学研究助手
  • 生物医学知识助手
  • 文献综述自动化
  • 研究摘要生成
  • 临床信息抽取
  • 科学问答
  • 智能文档分析

这让科学家能够更自然地与复杂的研究信息交互，同时减少检索和分析大型文档集所需的时间。

检索增强生成

不应指望仅凭大语言模型本身就能涵盖一个机构的全部专业科学知识。

BioGenAI 利用检索增强生成（RAG），将生成式人工智能系统与可信的机构信息和科学信息相连接。

RAG 系统可以从以下来源检索相关信息：

  • 科学文献
  • 研究文档
  • 临床知识
  • 内部数据库
  • 实验结果
  • 生物医学数据集
  • 企业知识库

检索到的信息为人工智能系统提供了额外的上下文，有助于生成基于相关来源的回答。

面向智能自动化的自主人工智能

人工智能的下一步演进将超越单一的机器学习模型和独立的聊天机器人。

自主人工智能使专业化的人工智能组件能够协作、使用工具、获取知识、评估结果并执行多步骤工作流。

BioGenAI 为科学和医疗应用开发自主人工智能架构，由专业化代理承担不同职责。

例如：

  1. 数据代理
  2. 生物统计代理
  3. 机器学习代理
  4. 科学知识代理
  5. 验证代理
  6. 人工审核

每个组件专注于特定职责，而整个系统负责协调完整的工作流。

与单一的整体式人工智能应用相比，这种方法可以提供更高的模块化、可扩展性、可解释性、可维护性和可控性。

超越传统机器学习

机器学习 + 生成式人工智能 + RAG + 自主人工智能

BioGenAI 并不认为机器学习与生成式人工智能是相互竞争的技术。

它们解决的是不同的问题，适当整合后可以变得更加强大。

一个现代 BioGenAI 工作流可能如下所示：

  1. 生物学与临床数据
  2. 生物统计分析
  3. 机器学习预测
  4. 可解释人工智能
  5. 科学知识检索（RAG）
  6. 生成式人工智能推理
  7. 自主人工智能验证与工作流自动化
  8. 人工科学审核

该架构将机器学习的预测能力与现代人工智能的知识、自然语言交互、编排和自动化能力相结合。

从数据到生产级人工智能

我们的工作涵盖完整的人工智能生命周期：

  1. 科学问题
  2. 数据工程
  3. 生物统计学
  4. 机器学习
  5. 验证
  6. 可解释性
  7. 生成式人工智能
  8. 自主人工智能
  9. 部署
  10. 监控

每个解决方案都从问题出发，而不是从算法出发。

我们评估科学或业务目标，了解现有数据，选择合适的方法，开发并验证模型，并确定如何将人工智能负责任地融入机构现有的工作流。

负责任且以人为本的人工智能

医疗健康和生物技术对人工智能开发提出了更高的标准。

BioGenAI 认为，先进的人工智能应当支持而非取代科学专业知识和负责任的人类决策。

我们的方法注重：

科学严谨性 • 可解释性 • 验证 • 数据质量 • 隐私 • 安全 • 人工监督 • 负责任的人工智能

我们的目标不仅仅是打造更复杂的算法，而是打造科学家、研究人员、医疗专业人员和机构能够理解并负责任地使用的人工智能系统。

服务

为什么选择 BioGenAI 服务？

许多科技公司懂软件，有些懂人工智能，还有一些专注于科学分析。

BioGenAI 将这些学科融为一体。

我们的专业领域涵盖：

人工智能 + 机器学习 + 生成式人工智能 + 自主人工智能 + 生物统计学 + 生物信息学 + 计算生物学 + 数据工程 + 软件工程 + 医疗健康

这种结合使我们既能理解科学挑战，也能理解解决挑战所需的技术。

我们不仅仅提供人工智能技术，而是与客户携手，围绕其数据、工作流、目标和用户，构建智能且具有科学依据的解决方案。

人工智能战略与咨询

将人工智能机遇转化为实用解决方案

成功采用人工智能，始于找准需要解决的问题。

BioGenAI 与科学、技术和业务团队合作，评估机遇、明确需求、选择合适的技术，并制定切实可行的人工智能实施策略。

服务内容

  • 人工智能战略与路线图制定
  • 人工智能就绪度评估
  • 人工智能用例识别
  • 技术可行性研究
  • 人工智能架构设计
  • 技术评估与选型
  • 概念验证开发
  • 负责任的人工智能规划

我们的目标是帮助客户投资于能够带来切实科学、运营和商业价值的人工智能项目。

机器学习与预测性人工智能开发

从数据中获取智能

BioGenAI 为复杂的生物学、临床、科学和医疗数据集设计并开发机器学习与深度学习系统。

能力

  • 分类
  • 回归
  • 聚类
  • 集成学习
  • 深度学习
  • 自然语言处理
  • 计算机视觉
  • 预测分析
  • 可解释人工智能

应用可包括疾病预测、患者分层、生物标志物识别、药物反应预测、生物序列分类、临床结局预测和医疗健康分析。

我们的服务不仅限于模型开发，还包括特征工程、模型评估、可解释性、验证、部署和监控。

生成式人工智能与大语言模型开发

将科学知识转化为智能应用

BioGenAI 为生物技术、医疗健康和科研机构开发定制化的生成式人工智能和大语言模型应用。

我们将现代语言模型与机构知识、科学文献、数据库和现有应用相连接，打造面向特定工作流的智能系统。

服务内容

  • 生成式人工智能应用
  • 科学人工智能助手
  • 医疗人工智能助手
  • 大语言模型集成
  • 智能文档处理
  • 科学问答
  • 临床信息抽取
  • 提示词工程
  • 模型评估
  • 大语言模型应用开发

我们专注于打造能够改善知识获取的人工智能应用，同时保持适当的准确性、验证、安全性和人工监督。

RAG 与科学知识系统

将人工智能与可信的科学知识相连接

当大语言模型能够访问机构的可信信息时，其实用性会大幅提升。

BioGenAI 设计检索增强生成（RAG）系统，将人工智能模型与科学文献、内部文档、数据库、临床信息和企业知识相连接。

RAG 能力

  • 语义搜索
  • 向量数据库
  • 混合 RAG
  • 结构化 RAG
  • Text-to-SQL
  • 知识图谱集成
  • 科学文档检索
  • 企业知识助手
  • RAG 评估与验证

这些系统使研究人员和专业人士能够用自然语言提问，并获得基于相关机构信息或科学信息的回答。

自主人工智能开发

构建能够推理、协作与行动的智能系统

BioGenAI 开发自主人工智能系统，能够协调专业化的人工智能代理、调用工具和数据、执行工作流、评估结果并与人类专家协作。

多代理架构不依赖单一人工智能模型，而是可以将复杂问题分配给多个专业化代理。

一个科学工作流可能包括：

  1. 数据代理
  2. 生物信息学代理
  3. 机器学习代理
  4. 研究代理
  5. 验证代理
  6. 人工审核

服务内容

  • 人工智能代理开发
  • 多代理架构
  • 自主工作流设计
  • 可调用工具的人工智能代理
  • 科学研究代理
  • 医疗工作流代理
  • 人机协同系统
  • 代理验证与监控

自主人工智能可以帮助自动化复杂的工作流，同时在关键决策点保留人工监督。

生物信息学与计算生物学

将生物数据转化为科学知识

BioGenAI 提供计算方面的专业能力，用于分析和解读复杂的生物学信息。

专业领域

  • 基因组学
  • DNA/RNA 序列分析
  • 转录组学
  • 蛋白质组学
  • 蛋白质序列分析
  • 多组学
  • 生物标志物发现
  • 生物数据挖掘
  • 计算建模

我们将生物信息学与机器学习和现代人工智能相融合，帮助研究人员识别模式、对生物序列进行分类、研究生物标志物，并从高维数据集中提取有价值的知识。

生物统计学与高级分析

以科学严谨性支撑智能决策

有扎实统计方法支撑的人工智能模型才最为可靠。

BioGenAI 提供生物统计和高级分析服务，帮助各机构理解数据、检验假设、评估不确定性，并构建具备科学依据的分析工作流。

服务内容

  • 探索性数据分析
  • 统计建模
  • 实验设计
  • 预测建模
  • 生存分析
  • 特征分析
  • 临床与生物医学分析
  • 模型性能评估

我们结合生物统计学 + 机器学习 + 人工智能，打造兼具技术先进性和科学意义的分析解决方案。

面向人工智能与生命科学的数据工程

为智能系统打造数据基础

人工智能的可靠性取决于其背后数据的可靠性。

BioGenAI 设计数据架构和工程管道，为分析和人工智能应用准备生物学、临床、科研和运营信息。

服务内容

  • 数据工程
  • ETL/ELT 管道
  • 数据集成
  • 数据清洗与转换
  • 数据仓库
  • 数据湖
  • 数据库开发
  • API 开发
  • 云数据平台
  • 面向人工智能的数据管道

我们帮助各机构从分散的数据集走向集成、可靠且可扩展的数据环境。

医疗数据集成

连接临床系统与智能应用

医疗人工智能通常需要在临床系统、数据库、API 和企业应用之间进行集成。

BioGenAI 提供医疗互操作性与集成服务，帮助各机构在其技术环境之间安全地连接数据。

能力

  • HL7 集成
  • FHIR 集成
  • 电子健康档案/电子病历集成
  • 医疗 API
  • 临床数据管道
  • 数据库集成
  • 医疗数据迁移
  • 临床数据转换

这些能力为分析、人工智能助手、预测模型和智能医疗工作流提供所需的数据基础。

科学软件开发

将科学构想转化为生产级应用

研究模型和原型只有转化为可用的应用，才能创造价值。

BioGenAI 提供定制化的科学软件工程服务，将研究构想和人工智能模型转化为可扩展的应用。

开发服务

  • 人工智能应用
  • 科学 Web 应用
  • 研究平台
  • 数据分析应用
  • 临床应用
  • 仪表板与可视化
  • 后端系统
  • API 与微服务
  • 数据库应用

我们的软件工程方法将科学需求与现代开发实践相结合，推动项目从原型走向生产。

云端人工智能、MLOps 与部署

推动人工智能从实验走向生产

开发出成功的模型只是人工智能生命周期的一部分。

BioGenAI 帮助各机构在生产环境中部署、监控、维护和扩展人工智能解决方案。

服务内容

  • 云端人工智能架构
  • 模型部署
  • MLOps
  • AI/ML 管道
  • 容器化
  • API 部署
  • CI/CD
  • 性能监控
  • 模型版本管理
  • 持续改进

我们支持专为企业级人工智能工作负载设计的现代云环境和可扩展架构。

人工智能培训与知识转移

在您的机构内部建立人工智能能力

当团队懂得如何有效使用技术时，技术才能创造更大的价值。

BioGenAI 为科学家、研究人员、开发人员、数据专业人员、技术负责人以及正在采用人工智能的机构提供定制化的技术培训和知识转移项目。

培训领域

  • 人工智能
  • 机器学习
  • 生成式人工智能
  • 大型语言模型
  • RAG
  • 自主人工智能
  • Python
  • 数据科学
  • 生物信息学
  • 负责任的人工智能

培训可根据机构的技术、数据集、工作流和业务目标进行定制。

我们的端到端服务模式

BioGenAI 既可以支持整个项目，也可以在特定阶段提供专业支持。

探索

理解科学或业务挑战，识别人工智能可以创造价值的环节。

  1. 战略
  2. 需求
  3. 数据评估
  4. 可行性

开发

设计并构建合适的科学与技术解决方案。

  1. 数据工程
  2. 生物统计学
  3. 生物信息学
  4. 机器学习
  5. 生成式人工智能
  6. 自主人工智能

验证

评估解决方案能否可靠地实现其预期用途。

  1. 测试
  2. 模型评估
  3. 可解释性
  4. 人工智能验证
  5. 人工审核

部署

将原型转化为可扩展的应用。

  1. 软件工程
  2. 云
  3. API
  4. MLOps
  5. 集成

改进

随着需求、数据和人工智能技术的发展，持续监控并改进系统。

  1. 监控
  2. 优化
  3. 模型更新
  4. 持续创新

愿景、使命与哲学

我们的驱动力

愿景

通过提供智能、个性化的GenAI解决方案，彻底改变医疗和生命科学，赋予改变生活的决策能力。

使命

连接精准医疗与负责任的GenAI解决方案，提供个性化医疗并推动生命科学进步。

哲学

我们构建以人为本、伦理为基础的GenAI，个性化护理，赋能决策，促进合作，共同改变医疗和生命科学。

研究

BioGenAI Research 的独特之处在于我们的多学科方法。

我们将人工智能创新与生物学、临床和统计学知识相结合，从而能够从科学和工程两个角度研究复杂问题。

我们的研究重点：

  1. 应用型科学创新 — 致力于解决生物技术、医疗健康和生命科学领域实际问题的研究。
  2. 先进人工智能技术 — 机器学习、深度学习、生成式人工智能、大语言模型、RAG、自主人工智能和多模态人工智能。
  3. 生命科学专长 — 生物信息学、基因组学、计算生物学、生物统计学、精准医学和药物发现。
  4. 从研究到解决方案 — 将研究构想转化为原型、智能应用和可投入生产的人工智能解决方案。
  5. 科学严谨性与验证 — 评估模型、方法、局限性、可解释性和可重复性。
  6. 负责任的人工智能 — 支持透明度、隐私、安全、人工监督和负责任的科学使用。

Artificial Intelligence Applications in Biostatistics, Bioinformatics & Computational Biology

Ernest Bonat, Ph.D. 研究系列

我们的旗舰研究系列《人工智能在生物统计学、生物信息学和计算生物学中的应用》，探讨了人工智能在医疗健康和生命科学领域的发展与实际应用。

该研究探讨了机器学习、大语言模型、RAG、生成式人工智能、自主人工智能、生物基础模型、多模态人工智能和高级计算生物学等技术如何变革科学发现与医疗健康。该系列最初发表于 2018 年，并于 2026 年 6 月更新。

已发表研究与技术论文

  1. “Developing and Deploying Hybrid AI Clinical Reasoning Systems”

    Ernest Bonat, Ph.D., Apr 22, 2026.

  2. “Machine Learning Classification of Structural Protein Sequences for Drug Discovery”

    Paul London, M.S., Ernest Bonat, Ph.D., Jan 23, 2026.

  3. “The Definitive RAG Guide: Building Production-Ready RAG Assistant for Generative AI (Part 1: The Architecture)”

    Tejas Kumar Leelavathi, MS CS; Suyash Sreekumar, MS CS, Ernest Bonat, Ph.D., Aug 12, 2025.

  4. “The Definitive RAG Guide: Building Production-Ready RAG Assistant for Generative AI (Part 2: Text Embeddings)”

    Suyash Sreekumar, MS CS · Tejas Kumar Leelavathi, MS CS · Ernest Bonat, Ph.D., Aug 12, 2025.

  5. “The Definitive RAG Guide: Building Production-Ready RAG Assistant for Generative AI (Part 3: Vector Databases and Retrieval)”

    Suyash Sreekumar, MS CS; Tejas Kumar Leelavathi, MS CS; Ernest Bonat, Ph.D., Aug 12, 2025.

  6. “The Definitive RAG Guide: Building Production-Ready RAG Assistant for Generative AI (Part 4: Prompt Engineering)”

    Suyash Sreekumar, MS CS; Tejas Kumar Leelavathi, MS CS; Ernest Bonat, Ph.D., Aug 12, 2025.

  7. “The Definitive RAG Guide: Building Production-Ready RAG Assistant for Generative AI (Part 5: Evaluation with RAGAS)”

    Tejas Kumar Leelavathi, MS CS.; Suyash Sreekumar, MS CS; Ernest Bonat, Ph.D., Aug 12, 2025.

  8. “Talking to Macromolecules: A GenAI Chatbot Assistant for Bioinformatics and Computational Biology”

    Ernest Bonat, Ph.D.· Chad Turner. May 24, 2025.

  9. “From Data to Diagnostics: Advanced GenAI Solutions for Disease Prediction”

    Ernest Bonat, Ph.D., Chad Turner. Apr 9, 2025.

  10. “Advanced Paternity DNA Sequence Classification Using Dynamic Programming and Machine Learning Algorithms. Part 2”

    Ernest Bonat, Ph.D., Mohamed Abdulaziz Eisa, B.Sc. AI, Jan 19, 2025.

  11. “Advanced Synthetic DNA Sequence Generation and Preprocessing for Natural Language Processing”

    Ernest Bonat, Ph.D., Jan 13, 2025.

  12. “Using Machine Learning Models for Breast Cancer Diagnosis — A complete Machine Learning Project Workflow for Life Sciences”

    Ernest Bonat, Ph.D., Chad Turner, Nov 9, 2024.

  13. “Advanced Paternity DNA Sequence Classification Using Dynamic Programming and Machine Learning Algorithms. Part 1”

    Ernest Bonat, Ph.D., Mohamed Abdulaziz Eisa, B.Sc. AI, Sep 12, 2024.

  14. “Q & A ChatBot — A Generative AI Application Using Large Language Models”

    Pankaja Ambalgi, M.S., Ernest Bonat, Ph.D., Jul/31/2024.

  15. “Apply Machine Learning Algorithms for Classification Drug Discovery Data”

    Ernest Bonat, Ph.D., Apr 27, 2024.

  16. “DNA Sequences Preprocessing Using PySpark Library”

    Ernest Bonat, Ph.D., Feb 24, 2024.

  17. “ETL Package Development with 3-Tier Architecture for Data Engineering”

    Ernest Bonat, Ph.D., Jan 23, 2024.

  18. “Advanced DNA Sequence Text Classification Using Natural Language Processing”

    Ernest Bonat, Ph.D., Dec 22, 2023.

  19. “Fast DNA Sequence Data Loading — List vs. NumPy Array”

    Ernest Bonat, Ph.D., Aug 9, 2023.

  20. “DNA Sequence String Conversion to Label Encoder for Machine Learning Algorithms”

    Ernest Bonat, Ph.D., April 18, 2023.

  21. “Advanced DNA Sequences Preprocessing for Deep Learning Networks”

    Ernest Bonat, Ph.D., Mar 29, 2023.

  22. “Building Machine Learning Clustering Models for Gene Expression RNA-Seq Data”

    Ernest Bonat, Ph.D., Dec 28, 2022.

  23. “RNA-Seq Gene Expression Classification Using Machine Learning Algorithms”

    Ernest Bonat, Ph.D., Aug 6, 2022.

  24. “Web Deployment of Genomics Machine Learning Models Using Flask Web Framework”

    Ernest Bonat, Ph.D., June 18, 2022.

  25. “Apply Machine Learning Algorithms for Genomics Data Classification”

    Ernest Bonat, Ph.D., Bishes Rayamajhi, MS. February 03, 2021.

  26. “Melanoma Skin Binary Image Classification using XGBoost Algorithm”

    Tyler Yarnell, Ernest Bonat, Ph.D. April 10, 2019.

  27. “Using C# to call Python RESTful API Web Services with Machine Learning Models”

    Ernest Bonat, Ph.D. Jan 24, 2018.

  28. “Using C# to run Python Scripts with Machine Learning Models”

    Ernest Bonat, Ph.D. July 24, 2018.

  29. “Refactoring Python Code for Machine Learning Projects. Python “Spaghetti Code” Everywhere!”

    Ernest Bonat, Ph.D., Jun 18, 2018.

新闻与洞察

推动医疗健康与生命科学领域的人工智能创新

及时了解 BioGenAI Solutions 的最新动态。我们分享公司新闻、人工智能创新、研究亮点、行业发展和科学洞察，将新兴技术与生物技术、医疗健康和生命科学中的实际应用联系起来。

及时了解 BioGenAI Solutions 的最新动态，包括公司公告、研究亮点、人工智能创新、行业活动、合作以及正在变革生物技术、医疗健康和生命科学的新兴技术。

探索人工智能、机器学习、生成式人工智能、自主人工智能、生物信息学和计算生物学如何塑造科学发现与精准医学的未来。

我们的新闻重点关注：

  1. 公司新闻 — 关于 BioGenAI Solutions 新能力、项目、合作及公司里程碑的最新动态。
  2. 人工智能与技术 — 机器学习、深度学习、生成式人工智能、大语言模型、RAG、自主人工智能及新兴技术的最新进展。
  3. 研究亮点 — 人工智能和生命科学领域的新研究、出版物、实验和科学发现。
  4. 医疗健康与生命科学 — 生物技术、精准医学、药物发现、生物信息学和医疗人工智能领域的重要进展。
  5. 活动与演讲 — BioGenAI 参与的会议、技术演讲、研讨会、交流会和教育活动。
  6. 合作伙伴关系与协作 — 与生物技术、制药、医疗健康、科研和技术机构的新机遇与合作。

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BioGenAI Solutions 正在探索智能多代理架构，将临床信息抽取、语义检索、人工智能辅助的医疗编码选择与验证相结合，以支持更准确、更高效的临床编码工作流。

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BioGenAI Solutions是一家专注于人工智能、生物信息学和医疗技术的咨询公司，致力于通过负责任的人本创新来改变医疗和生命科学。

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欧内斯特·博纳特，博士

创始人兼首席 — 数据科学教授，高级AI工程师，生物信息学科学家

拥有超过25年的软件工程经验和8年以上开发先进机器学习、生成AI、自主AI、生物统计学、生物信息学和计算生物学解决方案的经验。

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