清华OpenLens AI实现医学研究全流程自动化：从文献到论文仅需数小时

🎯 情报来源：量子位

清华大学自动化系索津莉课题组近日发布全球首个专为医疗信息学设计的全自主AI研究框架OpenLens AI，首次实现从文献挖掘到可投稿论文的全链条自动化闭环。该系统通过五大智能体协同工作，将传统医学研究周期从”月级”压缩至”小时级”，在MIMIC-IV和eICU数据集测试中，对中低难度任务完成度达高分。

该系统集成四大质量控制机制，包括学术严谨性检查、证据可追溯性检查等，确保研究成果可靠。团队表示，这不仅是技术突破，更是科研范式的重大转变，研究人员可从此解放于重复性工作，专注于创造性科学思考。

💡 核心要点

• 科研周期压缩：从传统数月/年缩短至小时级别
• 五大核心模块：主管模块、文献综述者、数据分析者、编码器、LaTeX写作器
• 测试表现：在MIMIC-IV和eICU数据集上完成18个任务，中低难度任务高分通过
• 质量控制：四大保障机制确保研究可靠性和可复现性
• 开源共享：项目主页、GitHub仓库和arXiv论文已公开

📌 情报分析

技术价值：极高
首次实现医学研究全流程自动化闭环，五大智能体协同架构创新，集成视觉语言模型等前沿技术，在测试中展现可靠性能。

商业价值：高
医疗信息学市场规模庞大，该系统可显著降低研究成本和时间，潜在应用于制药、临床研究等领域，但需验证复杂任务的稳定性。