AI飞轮认知框架下的长期主义实践记录
周五晚间收看了内测版AI数据必修课的直播，今日对照发布的AI数据飞轮及ADAPTED 6+1模型图示，系统梳理了我们八年有余的实践经验，依据一堂的认知体系，规划持续优化的未来蓝图。方向已然明确，任重道远但正确无误，期待付出能有收获的那一天。面对漫长时间的未知变数，最佳策略便是勇于试错、持续迭代，特此立据。微观层面（教材，最高价值场景）：1、最新治疗方案2、国内外药物研发动态3、个体真实叙事医学案例4、就医指南，涵盖挂号、交通、住宿等实用信息5、专家诊疗能力图谱，精确至医师姓名及所属科室6、医保政策及公益援
Every Cure以老药再利用重塑罕见病治疗路径
核心要点 全球已知罕见病超过 10000 种，其中95% 尚无治愈方法。研发一种全新疗法往往需要耗资数十亿美元，耗时超过十年。而罕见病患者群体有时仅有几千人，甚至几十人，制药企业因此不愿投入如此多的时间与资金去开发一款大概率无法盈利的药物。 老药新用彻底颠覆了这一模式。它旨在为已上市药物寻找新的适用病症，而非局限于其最初研发目的。如今，已有机构开始借助人工智能让这一过程更高效。 当戴维・法伊根鲍姆博士与同事筹备创办专注于老药新用的非营利组织 Every Cure 时，面临一个关键抉择。 “做老药新用有两条