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上海科学智能研究院与复旦大学联合研发了创新的CLEAR-HUG双阶段人工智能框架，用于心电图分析。该框架通过模拟心脏传导机制和临床医生的层级诊断逻辑，在预训练阶段捕捉心搏细微差异，在微调阶段贴合临床思维，显著提升了AI诊断的性能与可解释性。在六大权威公开数据集上的测试表明，其平均性能提升达6.84%，并在数据稀缺和导联不完整等实际场景中表现出强大鲁棒性，为开发高性能、可信赖的AI辅助心电图诊断工具开辟了新路径。

湖南大学团队开发的MaskMol框架通过知识引导的分子图像自监督学习，成功解决了药物发现中的活性悬崖识别难题。该创新方法利用像素掩码策略和Vision Transformer架构，有效克服了传统模型的表征坍塌问题，在活性悬崖估计和化合物效能预测任务中表现卓越，为人工智能在药物研发领域的应用开辟了新途径。