Wie wird künstliche Intelligenz die Biotechnologie verändern?

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben die Welt im Sturm erobert und die Art und Weise verändert, wie Menschen leben und arbeiten. Fortschritte in diesen Bereichen haben sowohl Lob als auch Kritik hervorgerufen. Es ist bekannt, dass KI und ML vielfältige Anwendungen und Vorteile in den unterschiedlichsten Bereichen bieten. Am wichtigsten ist, dass sie die biologische Forschung verändern und zu neuen Entdeckungen im Gesundheitswesen und in der Biotechnologie führen.

Hier sind einige Anwendungsfälle von ML in der Biotechnologie:

Identifizierung genkodierender Regionen

Next Generation Sequencing hat die Genomforschung durch die Sequenzierung von Genen in kurzer Zeit erheblich verbessert. Daher werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um Gen-kodierende Regionen im Genom zu entdecken. Diese auf maschinellem Lernen basierende Genvorhersagetechnologie wird empfindlicher sein als die herkömmliche homologiebasierte Sequenzanalyse.

Strukturvorhersage

PPI wurde bereits im Zusammenhang mit der Proteomik erwähnt. Die Anwendung von ML bei der Strukturvorhersage erhöhte jedoch die Genauigkeit von 70 % auf über 80 %. Die Anwendung von ML im Text Mining ist sehr vielversprechend, wobei Trainingssätze verwendet werden, um neue oder einzigartige pharmakologische Ziele aus vielen Zeitschriftenartikeln und durchsuchten Sekundärdatenbanken zu entdecken.

Neuronale Netze

Deep Learning ist eine Erweiterung neuronaler Netze und ein relativ neues Thema in ML. Der Begriff „Tiefe“ bezieht sich beim Deep Learning auf die Anzahl der Schichten, durch die sich Daten ändern. Daher ähnelt Deep Learning einer mehrschichtigen neuronalen Struktur. Diese vielschichtigen Knoten versuchen zu simulieren, wie das menschliche Gehirn bei der Lösung von Problemen arbeitet. ML nutzt bereits neuronale Netze. Für die Analyse benötigen auf neuronalen Netzwerken basierende ML-Algorithmen verfeinerte oder aussagekräftige Daten aus dem Originaldatensatz. Die zunehmende Datenmenge, die durch die Genomsequenzierung generiert wird, macht es jedoch schwieriger, wichtige Informationen zu analysieren. Mehrere Schichten eines neuronalen Netzwerks filtern Informationen und interagieren, wodurch die Ausgabe verbessert werden kann.

Psychose

Angst, Stress, Substanzstörungen, Essstörungen und andere Symptome einer psychischen Erkrankung sind Beispiele dafür. Die schlechte Nachricht ist, dass die meisten Menschen keine Diagnose erhalten, weil sie nicht sicher sind, ob sie ein Problem haben. Das ist eine schockierende, aber grausame Realität. Bis heute waren Ärzte und Wissenschaftler bei der Vorhersage psychischer Erkrankungen nicht so effektiv. Ja, technologische Innovationen ermöglichen es Gesundheitsfachkräften, intelligente Lösungen zu entwickeln, die nicht nur psychische Erkrankungen erkennen, sondern auch geeignete Diagnose- und Behandlungstechniken empfehlen.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) werden von Krankenhäusern und Gesundheitsdienstleistern in großem Umfang eingesetzt, um das Wohlbefinden der Patienten zu verbessern, personalisierte Behandlungen umzusetzen, genaue Vorhersagen zu treffen und die Lebensqualität zu verbessern. Es wird auch verwendet, um die Effizienz klinischer Studien zu verbessern und den Prozess der Arzneimittelentwicklung und -vermarktung zu beschleunigen.

Abschließende Gedanken

Die Entwicklung der Digitalisierung hat das 21. Jahrhundert datenzentriert gemacht und betrifft jedes Unternehmen und jede Abteilung. Das Gesundheitswesen, die Biotechnologie und die Biotechnologiebranche sind nicht immun. Unternehmen suchen nach einer Lösung, die ihre Abläufe mit leistungsstarken Lösungen integrieren kann und die Möglichkeit bietet, Daten systematischer, schneller und reibungsloser aufzuzeichnen, auszutauschen und zu übertragen. Bioinformatik, Biomedizin, Netzwerkbiologie und andere biologische Teilbereiche stehen seit langem vor Herausforderungen bei der Verarbeitung biologischer Daten.

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