康龙化成肿瘤大模型成果亮相国际AI顶会EMNLP
10月24日至29日，EMNLP2026在匈牙利布达佩斯举行。康龙化成（HK3759）AI基础研究院(以下简称康龙AI研究院)与康龙化成（HK3759）旗下海心智惠联合研究团队的TRACE:Deployable Tree-Relational Structure Enhancement for Oncology LLMs论文入选Industry Track，并由康龙AI研究院的赖基正博士在口头报告中介绍了肿瘤大模型(TRACE)在面向真实场景、兼顾准确性、可解释性、可溯源性与部署效率等多个方面的研究成果。
EMNLP由国际计算语言学协会(ACL)下属SIGDAT主办，是自然语言处理领域公认的国际顶级会议，学术界和工业界都高度关注。本届大会共收到18000+篇投稿，参会人数超过7,000人，覆盖95个国家和地区，规模创历届之最。Industry Track重点聚焦大语言模型在真实场景中的设计、开发与部署，其评审不仅看重学术创新，更要求论文具备极高的工程可用性与落地价值，筛选极为严苛。本届Industry Track共收到投稿931篇，录用265篇，录用率为28.5%；最终有23篇论文入选口头报告，比例仅为2.5%。
TRACE通过离线构建可更新的肿瘤知识概念树与关系图、在线检索任务相关的结构化证据，在保持低推理成本的同时提升模型回答的准确性、可解释性和可溯源性，并在多项肿瘤相关分类任务及问答基准上达到了最好的表现。
10月25日，赖博士在“Industry1:Opening,Retrieval and RAG”单元作口头报告，分享团队以结构化证据支持肿瘤大模型推理的研究成果。值得关注的是，在所有23篇口头报告中，TRACE是唯一来自医药企业的研究工作。这也体现出，康龙化成（HK3759）在AI大模型赋能医药研发落地方面的探索，已获得行业关注与认可。TRACE的研究展示了将医学知识结构化与在线检索相结合的应用潜力，为肿瘤大模型的高效实际部署提供了新的思路。
未来，康龙AI研究院将立足药物发现、临床开发到商业化生产的全流程场景，联合海心智惠的肿瘤全病程管理能力，聚焦医疗服务（881175）、患者管理、临床研究及真实世界研究，持续加强跨领域研究合作，深入真实业务场景，致力于将AI赋能生命科学的前沿理念转化为切实的应用价值。
关于康龙化成
康龙化成（HK3759）(北京)新药技术股份有限公司(股票代码：300759.SZ/3759.HK)是国际领先的生命科学研发服务企业。自2004年成立以来，康龙化成（HK3759）一直致力于人才培养和设施建设，为包括小分子、大分子和细胞与基因治疗药物在内的多疗法药物研发打造了一个贯穿药物发现、临床前及临床开发全流程的研发生产服务体系。康龙化成（HK3759）在中国、美国、英国均开展运营，拥有27,000多名员工，向北美、欧洲、日本和中国的合作伙伴提供研发解决方案并与之保持良好的合作关系。(详情请访问公司网站：www.pharmaron.com)
