AI的快速發展，給生物醫學領域到底帶來了什么？

AIGC動態1年前 (2023)發布機器之心

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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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