研究者发布ForeSCITE框架用科学轨迹预测生物医学发现

Chia-Hsuan Chang 在 arXiv（2610.38719）发布论文，提出 ForeSCITE 框架：从约 300 万条生物医学结论中识别 407 个主题聚类，利用结论语义表示的时间方向生成新科学假设，并由嵌入语言模型将投影坐标解码为自然语言假设。 据论文，在时间切片回顾评估中，ForeSCITE 的语义覆盖度、实体对新颖性及 post-cutoff 复现率均超过五个提示词和检索增强基线；专家评审认定其 37 个 CAR-T 候选假设兼具新颖性与生物学合理性。该框架通过识别已发表结论的主题聚类、估计区分较早与较新发现的方向，并沿这些方向投影现有结论嵌入来生成假设。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。