喜报 | 蓝贞科技参与完成的多项研发成果被国际高水平学术会议 DASFAA 2026 收录

近日，蓝贞科技在医学人工智能领域取得重要进展，公司参与完成的三项研究成果被国际高水平学术会议 DASFAA 2026 收录。这三项成果集中展示了蓝贞科技在药物靶点发现、癌症基因-药物关系解析以及临床指南知识自动化抽取方面的创新突破，未来团队将进一步推动研发成果在真实医疗和科研场景中的应用转化。

DASFAA 2026 全称 The 31st International Conference on Database Systems for Advanced Applications，DASFAA第一届会议于 1989 年召开，至今已有 36 + 年历史，是国际数据库领域重要的学术会议之一，在世界范围内享有盛誉。DASFAA是CCF B类推荐国际学术会议，近年来平均录用率约21.4%，较低的录用率显示了其极高的含金量。

以下为三项研究论文成果的创新亮点：

Drug-Target Explorer：基于大语言模型的药物-靶点关系实时交互式提取系统
识别药物靶点是新药研发和老药新用的基础环节，然而面对每年实时更新数以百万计的PubMed生物医学文献，手动提取靶点不仅效率极低，且带有很强的主观性。团队提出了一种多阶段智能检索策略，并开发了Drug-Target Explorer实时提取系统。该系统在“高级分析模式”下，同时调用多种大模型进行并行处理，并通过计算Jaccard相似度的投票机制来筛选高置信度靶点。检索结果包含结构化的靶点信息同时附带原始文献证据及PubMed来源链接，大幅降低了医药企业与科研人员在靶点发现上的技术门槛和时间投入。

GeneDrug：面向癌症基因-药物关系分析的双源检索平台
当代肿瘤学要求针对特定基因变异量身定制治疗方案，这需要临床医生综合大量异构来源的证据。GeneDrug平台创新性地采用了“双源混合架构”，为医生提供了两条互补的路径。平台将从1000多份癌症指南中提取构建的高保真知识图谱，与实时访问PubMed文献的LLM关系提取引擎深度融合，医生既可以查询临床指南中针对高频突变的权威用药方案，也能从文献中挖掘针对罕见突变的前沿疗法，大大缩短了医生制定治疗方案的时间，并提供了完全可追溯的临床证据来源。

GGEF：中文癌症指南中基因-药物关系的自动提取框架
手动从非结构化的中文肿瘤学临床实践指南中解析药物-基因关系非常耗时，且难以跟上快速增长的知识量。同时，大模型在医疗应用中常伴随“幻觉”风险，生成看似合理但缺乏事实依据的内容，这在临床决策中是不可接受的。在此背景下，团队研发了GGEF框架，旨在自动从中文肿瘤学指南中提取结构化的知识，框架集成了文档预处理、基于指南感知的LLM提示模块，以及由验证智能体（Verifier Agent）执行的三重独立验证（来源存在性、生物学合理性、字段完整性）。在基于350份权威指南和361个专家验证关系构建的评估集上，GGEF表现卓越，其准确率高达97.26%，召回率达到95.95%，F1分数为0.9660，同时将幻觉率极大地压降至2.74%，显著优于端到端的基线方法。

蓝贞科技始终坚持以临床与科研真实需求为导向，未来团队将继续围绕高可信医学知识抽取、精准用药智能推荐、肿瘤诊疗辅助决策、医药科研自动化等方向持续加大研发投入，同时进一步加强与高校、科研机构、医院及产业伙伴的合作，推动更多前沿成果从算法走向应用、从实验室走向真实业务场景，加快构建更安全、更具应用价值的医学人工智能产品体系，为精准医疗发展贡献更多创新力量。