Towards an AI biomedical scientist: Accelerating discoveries in neurodegenerative disease
Notice bibliographique
Résumé
Despite major advances in Alzheimer's disease and related diseases (ADRD) research, the translation of discoveries into impactful clinical interventions remains slow. Overwhelming data complexity, fragmented knowledge, and prolonged research cycles hinder progress in understanding and treating neurodegenerative diseases. Artificial intelligence (AI) offers a promising path forward, particularly when developed as a scientist-in-the-loop system that collaborates with researchers throughout the scientific discovery process. This paper introduces the concept of an AI Biomedical Scientist, an intelligent platform designed to support literature synthesis, hypothesis generation, experimental design, and data interpretation. This platform aims to function as a holistic scientific partner, integrating diverse biomedical data and expert reasoning to accelerate discovery. We review commercial and academic efforts and introduce targeted Minimum Viable Products (MVPs) needed for general biomedical research lab utilization of AI, such as robust and accurate tools for literature and data analysis, negative data models, and virtual peer review, with a longer-term vision of foundation models trained directly on biomedical datasets. In AD and neurodegeneration research, such tools are anticipated to deliver efficiency gains ranging from modest improvements in specific research tasks to potential multi-fold accelerations in discovery workflows as systems mature and scale. This review examines the technical foundations, challenges, and anticipated impacts of AI and aims to inform and engage researchers in utilizing these systems to transform biomedical discovery, starting with AD and extending to other complex conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».