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AI的快速發展,給生物醫學領域到底帶來了什么?

AIGC動態2年前 (2023)發布 機器之心
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AI的快速發展,給生物醫學領域到底帶來了什么?

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原標題:AI的快速發展,給生物醫學領域到底帶來了什么?
關鍵字:報告,蛋白質,字節跳動,算法,中國科學院
文章來源:機器之心
內容字數:5195字

內容摘要:


近年來,隨著人工智能(AI)的快速發展,生物醫學領域取得了重大進展。大家印象最深的,可能就是以 AlphaFold 、 AlphaFold 2 為代表的蛋白質結構預測技術了。
2018 年 DeepMind 推出 AlphaFold ,成為 AI 技術驅動和加速科學發現的重要里程碑,引起業內廣泛關注。2020 年 DeepMind 推出升級版本 AlphaFold 2,了蛋白質分子折疊問題,并宣稱「它將改變一切」。可以說,AlphaFold 與 AlphaFold 2 的相繼推出拉開了人工智能與生物學交叉融合的序幕。
其實 AI 的應用不止這些,疾病診斷和預測、藥物發現和開發等多個領域都離不開 AI 的發展。例如在生物醫學成像方面,AI 算法能夠從低分辨率或部分不完整的數據中重建高質量的圖像,這在醫學成像領域尤其重要。此外,AI 還可以整合來自不同成像技術(如 X 光、CT、MRI、超聲)的數據,提供更全面的診斷信息。
隨著 AI 技術的不斷進步和醫學數據的增加,未來在生物醫學領域的應用將更加廣泛和深入。
為了更好地促進學術交流,尤其是交叉學科和前沿工作的同行交流,機器之心與中國科


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文章來源:機器之心
作者微信:almosthuman2014
作者簡介:專業的人工智能媒體和產業服務平臺

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