康龙AI研究院成果获
AIAS+2026最佳论文奖
2026年11月5日至7日，AIAS 2026(Symposium for AI Advancing Science&Society)在美国旧金山举行，由天桥脑科学研究院主办。大会以“发现式智能”(Discoverative Intelligence)为主题，探讨AI如何在分析数据、回答问题之外，进一步参与科学推理、假设生成与实验设计。参会嘉宾包括2026年诺贝尔奖得主Karl Deisseroth、菲尔兹奖得主陶哲轩、图灵奖得主Jeffrey Ullman、引文桂冠奖生理学或医学奖得主陈志坚、麦克阿瑟天才奖得主Yejin Choi、Apodex创始人兼CEO陈天桥等重磅嘉宾。
康龙化成（HK3759）AI基础研究院(以下简称康龙AI研究院)的三项研究成果亮相AIAS 2026，分别聚焦医药数据的识别、持续演进的临床AI系统验证框架，以及传统统计建模与大语言模型引导建模的比较。其中“Key Coverage Matters:Semi-Structured Extraction of OCR Clinical Reports”(一作：王煜)获得最佳论文奖(Best Paper)，并获邀作口头报告。钱海洋博士作为通讯作者作了口头报告，介绍了研究的核心方法、应用场景和结果。该研究由康龙AI研究院与康龙化成（HK3759）控股子公司海心智惠联合开展，基于真实患者病历，为康龙医药理解大模型“玲珑”的技术路线和方法选择提供了重要的理论依据。
此次亮相的成果既有在方法论上有重要贡献的深入研究，也有聚焦AI医疗持续迭代，提出临床证据生成新框架的观点论文“An Adaptive（ADPT） Platform Trial Framework for Continuous Validation of Evolving Clinical AI Systems”(一作：黄登敏博士)。值得一提的是第三篇论文，大语言模型辅助统计分析研究“Comparing Traditional Statistical Modeling and LLM-Guided Modeling:A Case Study of Survival Prediction after Hepatectomy in Hepatocellular Carcinoma Patients”一作是由一名高中生郑宥恒在康龙AI研究院实习(导师:黄登敏博士)期间完成的。
关于康龙AI基础研究院(PAIR)
PAIR聚焦临床研究、医疗健康服务、真实世界研究及药物研发等领域的人工智能（885728）研究，依托康龙化成（HK3759）生命科学服务体系中的真实业务场景，致力于推动可靠、可部署、可审计的人工智能（885728）模型与应用的技术创新和发展。
