实验结果表明，FRAME框架在多个主流大语言模型上的性能提升达9.91%，且人工评估显示其生成的医疗决策质量已接近人类专家水平。相关研究成果已发表于国际权威期刊，为医学研究自动化与智能化开辟了新路径。

技术突破：FRAME框架重塑医学研究范式

传统医学研究中，研究人员需耗费大量时间查阅文献、设计实验方案并凝练研究方向。尽管大语言模型（如GPT-4、DeepSeek等）已展现出辅助医学研究的潜力，但其生成的决策方案常存在专业性不足、逻辑不连贯、创新性有限等问题。

针对这一痛点，研究团队提出的FRAME框架通过三大核心机制实现突破：

多模态知识融合：整合医学文献、临床指南与多组学数据，构建动态知识图谱，确保决策依据的全面性与准确性；

分层推理优化：设计“目标分解-方案生成-风险评估”三级推理链，模拟人类专家的逻辑推导过程；

动态反馈校准：引入强化学习机制，根据用户反馈持续优化模型输出，提升长期适应性。

实验验证：性能提升显著，媲美人类专家

研究团队在真实医学研究场景中对比了FRAME框架与传统方法的性能差异。结果显示：

定量评估：在DeepSeek V3模型上，FRAME框架将医学洞见生成准确率平均提升9.91%；在GPT-4o Mini模型上亦取得同等级别改进，且在复杂病例分析中表现尤为突出。

定性评估：通过双盲人工评审，FRAME生成的医疗决策方案在创新性、可行性、逻辑严谨性三个维度上得分均接近资深医学研究员水平，尤其在“凝练未来研究方向”这一高阶任务中表现优异。

“FRAME框架的核心价值在于其自动化生成高标准医学研究方案的能力。”丁增辉研究员表示，“例如，在肿瘤免疫治疗领域，FRAME可快速分析数千篇文献，提出未被探索的联合用药策略，并设计完整的临床试验方案，大幅缩短研究周期。”

应用前景：赋能医学研究全流程

目前，FRAME框架已在中科院合肥物质院与多家三甲医院的合作项目中试点应用，覆盖肿瘤学、神经科学、罕见病等多个领域。研究团队透露，下一步将重点优化以下方向：

实时数据接入：整合电子病历与可穿戴设备数据，实现动态医疗决策支持；

跨学科扩展：将框架迁移至药物研发、公共卫生政策制定等场景；

开源生态建设：计划开放框架接口，促进全球医学AI社区协同创新。

华南理工大学靳战鹏教授指出：“FRAME的诞生标志着医学研究从‘人工驱动’向‘智能驱动’的范式转变。未来，我们期待与临床医生、生物学家共同构建人机协同的新生态，加速突破性医学成果的诞生。”

关于研究团队
中科院合肥物质院智能所：长期聚焦人工智能与生物医学交叉领域，在医疗机器人、智能诊断系统等方面成果丰硕。华南理工大学靳战鹏教授团队则深耕大语言模型优化与可信AI研究，双方合作历时两年，最终促成FRAME框架的落地。