AI加药学:我们在大马用AI+课题+平台搭出了一整条体制通路路径,让你有路可循
作者：微信文章作者：在大马APU喝普洱奶茶 和 大马学术转化支持团队
“AI+药学”，这几个字你可能已经听到烂了，但很多中介和“科普号”还在停留在空谈阶段，告诉你这很火、很有前景，但从不告诉你——怎么做、去哪做、做完能有什么结果。
这就好比说有很多人告诉你宝马车怎么好，奥迪车怎么好，这都没用，要告诉你买奥迪买宝马的，钱从哪儿来才是关键
以上的图片是迈巴赫，只是起到的展示作用，大家不要较真
说回正题，我们团队在这里不谈空话，只做落地的选题、实用的研究、可发表的成果。我们专注于：如何借助马来西亚的高校资源，以更低的门槛、成本，完成AI+药学方向的硕博研究，并对接国内科研体系与体制发展路径。我们不谈那些瞎扯淡的，科普最后转过来转过去卖一些低劣的课程，我们说。一说大家关心的学什么东西，怎么找到出路，怎么获取资源，怎么能打通自己的发展路径
---正文开始
我们团队能为你提供的，不只是“申请”，你推到个学校写几篇不成功的套板文章，让你申请上一个硕博，然后赚一个中介费，我们做的是一套更完善，成果更明显，收益更清晰的——“选题+研究+成果+对接”
如果你符合以下情况，请认真读完：
想读AI+药学方向的硕士/博士，但不知道怎么选题
想毕业能顺利发文(sci)，避免科研卡壳
希望回国后，能顺利进入体制或项目单位
担心选题太虚无，成果不够硬，白读几年
那么，我们团队能为你设计一条完整路径，从选题、研究规划、投稿指导，到后期回国对接资源，我们一体化陪跑，不是只管“你进得去”，而是要“你能毕业、有成果、有平台”。
---首先呢，结合我们分析的马来西亚这几所大学能搞得了药学，能搞得了ai，尤其是还要有学术声誉的这些功力，我们得出来的有两所——就是马来西亚国立大学和马来西亚理科大学。从领域上的成果，还有难易程度以及申请难度，毕业难度多个维度吧，我们这个分析得出的这个结论，下面简单的一个科普：
马来西亚国立大学（UKM）
主要研究中心与方向：
药物与草药开发中心（CDHD）： 专注于天然产物的药物研发，识别具有特定治疗效果的化学先导物，用于开发新的药物候选物。
药物递送技术与疫苗中心（CENTRIC）： 致力于药物递送系统的设计与开发，采用生物材料科学、聚合物化学和纳米技术等先进技术。
药品质量管理中心（CQMM）： 关注药品使用模式、治疗方案的有效性、不良反应报告、患者教育和药品政策的实施等。
UKM的药学院强调跨学科研究，涵盖药物发现、药品开发、药学教育和药品质量管理等领域。
https://www.ukm.my/portalukm/phd/phd-pharmacy/?utm_source=chatgpt.com
上面是国立大学的这个官网的截图，底下的链接呢是这个国立大学的官方网站，大家可以自行查询。我们都是基于事实来分析
2. 马来西亚理科大学（USM）
主要研究领域：
药物发现与开发： 包括计算机辅助药物设计、合成、分离、结构解析、先导化合物优化、体内外筛选和毒理学研究。
社会与行政药学： 研究社会药学、药物经济学、药物流行病学、药学管理、药品政策和公共卫生药学等。
临床与实验药理学： 涉及热带疾病与抗感染、药物代谢、药动学、临床试验和神经行为学等。
USM的药学院鼓励跨学科研究，与其他大学、机构、产业和社区有广泛的合作项目。
https://pha.usm.my/index.php/programmes/postgraduate/postgraduate-programmes/?utm_source=chatgpt.com
以上呢是马来西亚理科大学的官方网站的介绍，大家也可以看到，我也复制粘贴了链接。大家完全可以自行查询。
我们结合了这两个大学公布出来的研究方向，已经搜寻到了初步成果，并得到了一些国际学术认可的一些领域项目课题。同时也结合国内现在的一些学术项目和方向，我们设计了多个研究方向，还有相关联的课题。我们选出其中三个，以供参考：
核心研究方向1：AI辅助药物筛选（小分子与靶点识别）
研究方法： 图神经网络（GNN）、深度学习、分子特征建模
推荐平台： 马来西亚国立大学（UKM）药学院 + 计算机系联合项目
选题举例：
Application of Graph Neural Networks in Small Molecule-Target Prediction for Anti-cancer Drug Development
对应国内项目：
清华大学生命学院2023年项目《基于GNN的抗癌药筛选平台》
中科院药物所肿瘤药物联合靶点AI预测平台
以上的图片是我们团队提供
价值：
研究稳定易产出，适合SCI发文（Bioinformatics方向）
高度适合申请国自然项目、体制内“十四五”智能药物规划相关课题
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核心研究方向2：AI用于药物副作用预测与个体化用药分析
研究方法： 机器学习、数据挖掘、患者行为数据建模
推荐平台： 马来西亚理科大学（USM）临床药理研究中心 + AI研究小组
选题举例：
Prediction of Adverse Drug Reactions in Polypharmacy using Multi-modal Deep Learning Models
国内对接项目：
上交医学院&华山医院《多药联用患者副反应预测AI系统》
北京大学药学院&腾讯AI Lab《临床数据驱动的用药优化研究》
价值：
聚焦临床真实需求，有望形成专利/转化
国内医院&AI公司已有强需求，可直接对接岗位或科研项目
---我先不说专业问题，大家看看我们团队设计的图片质量怎么样
核心研究方向3：AI+药学数据库建设与知识图谱构建
研究方法： 知识图谱、命名实体识别（NER）、结构化知识抽取
推荐平台： UKM计算系 x 药物信息中心联合指导项目
选题举例：
Construction of Pharmacological Knowledge Graph for AI-driven Drug Repositioning
国内对标方向：
中科院深圳先进院&阿里云合作项目《药物数据图谱引擎研发》
浙江大学药学院药物再利用AI平台
价值：
研究方向“轻代码重结构”，适合医学/药学背景读博人群
回国后可与产业数据公司/公共科研机构对接，拓展产学融合路径
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这些课题我们不是“凭空编的”——而是基于现有研究资源设计的
我们深度分析了UKM、USM在AI与药学方向的教授、课题组、合作项目
所有课题设计都考虑能发文、能申请、能毕业、能落地
同时结合国内中科院、清华、北大、上交等机构已立项项目，保证选题对接性
你可以选择在马来西亚用较低成本入门，最终回国对接资源时，你已提前进入赛道，甚至比国内同龄人更早做出成果
---我们设计的这一套的优势是可对接可探讨，不仅是在申请博士的时候，这些专业的术语专业的概念课题能打动你的博士导师，关键的是这个课题能做出成果，有大量的项目和课题的数据文献做支撑，做出成果后，回到国内也有对应的平台和时代红利
我们不卖概念，我们搭建路径
在AI+药学这个领域里，国内已经在抢跑，而你也可以在马来西亚快速起步。我们团队能提供：
马来西亚本地硕博申请支持
AI与药学选题设计 + 国内外文献对标
发文指导 + 导师沟通辅助
回国项目/平台资源对接
欢迎关注我们团队后续推出的详细选题分析系列，你可以在后台留言你的背景和兴趣方向，我们将为你初步匹配适合的研究方向与学校。
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