인공지능은 생명공학을 어떻게 변화시킬 것인가?

기계 학습과 인공 지능은 세상을 휩쓸며 사람들이 살고 일하는 방식을 변화시켰습니다. 이러한 분야의 발전은 칭찬과 비판을 모두 불러일으켰습니다. AI와 ML은 다양한 분야에서 다양한 애플리케이션과 이점을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 가장 중요한 것은 이들이 생물학적 연구를 변화시켜 의료 및 생명공학 분야의 새로운 발견을 이끌고 있다는 것입니다.

다음은 생명공학에서 ML의 몇 가지 사용 사례입니다.

유전자 코딩 영역 식별

차세대 시퀀싱은 짧은 시간에 유전자 시퀀싱을 수행하여 유전체학 연구를 크게 향상시켰습니다. 따라서 게놈에서 유전자 코딩 영역을 발견하기 위해 기계 학습 방법이 사용됩니다. 이 기계 학습 기반 유전자 예측 기술은 기존의 상동성 기반 서열 분석보다 더 민감합니다.

구조 예측

PPI는 이전에 단백질체학의 맥락에서 언급된 적이 있습니다. 하지만 구조 예측에 ML을 적용하면 정확도가 70%에서 80% 이상으로 높아졌습니다. 많은 저널 기사와 검색된 보조 데이터베이스에서 새롭거나 고유한 약리학적 표적을 발견하는 데 사용되는 훈련 세트를 사용하여 텍스트 마이닝에 ML을 적용하는 것은 매우 유망합니다.

Neural Networks

딥 러닝은 신경망의 확장이며 ML에서 비교적 새로운 주제입니다. 딥러닝에서 '깊이'라는 용어는 데이터가 변경되는 레이어 수를 나타냅니다. 따라서 딥러닝은 다층 신경 구조와 유사합니다. 이러한 다층 노드는 인간 두뇌가 문제를 해결하기 위해 어떻게 작동하는지 시뮬레이션합니다. ML은 이미 신경망을 사용하고 있습니다. 분석을 위해 신경망 기반 ML 알고리즘에는 원본 데이터 세트에서 정제되거나 의미 있는 데이터가 필요합니다. 그러나 게놈 서열 분석으로 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 중요한 정보를 분석하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다. 신경망의 여러 계층은 정보를 필터링하고 상호 작용하여 출력을 향상시킵니다.

정신병

불안, 스트레스, 약물 남용 장애, 섭식 장애 및 기타 정신 질환 증상이 모두 그 예입니다. 나쁜 소식은 대부분의 사람들이 문제가 있는지 확실하지 않기 때문에 진단을 받지 못한다는 것입니다. 충격적이면서도 잔인한 현실이다. 오늘날까지 의사와 과학자들은 정신 질환을 예측하는 데 그다지 효과적이지 않았습니다. 그렇습니다. 기술 혁신을 통해 의료 전문가는 정신 질환을 감지할 뿐만 아니라 적절한 진단 및 치료 기술을 권장하는 스마트 솔루션을 만들 수 있습니다.

의료 분야의 인공 지능

기계 학습과 인공 지능(AI)은 병원과 의료 서비스 제공자가 환자의 웰빙을 개선하고, 맞춤형 치료를 구현하고, 정확한 예측을 하고, 삶의 질을 향상시키기 위해 널리 채택하고 있습니다. 또한 임상시험의 효율성을 높이고 약물 개발 및 마케팅 프로세스의 속도를 높이는 데에도 사용됩니다.

최종 생각

디지털화의 발전은 21세기를 데이터 중심으로 만들어 모든 기업과 부서에 영향을 미치고 있습니다. 의료, 생명공학, 생명공학 산업도 면역되지 않습니다. 기업은 강력한 솔루션과 운영을 통합하고 체계적이고 빠르고 원활한 방식으로 데이터를 기록, 교환 및 전송할 수 있는 솔루션을 찾고 있습니다. 생물정보학, 생물의학, 네트워크 생물학 및 기타 생물학적 하위 분야는 생물학적 데이터 처리에서 오랫동안 어려움을 겪어 왔습니다.

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