Bagaimanakah kecerdasan buatan akan mengubah bioteknologi?

Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan telah melanda dunia, mengubah cara orang hidup dan bekerja. Kemajuan dalam bidang ini telah menimbulkan pujian dan kritikan. Adalah diketahui bahawa AI dan ML menawarkan pelbagai aplikasi dan kelebihan dalam pelbagai bidang. Paling penting, mereka sedang mengubah penyelidikan biologi, membawa kepada penemuan baharu dalam penjagaan kesihatan dan bioteknologi.

Berikut ialah beberapa kes penggunaan ML dalam bioteknologi:

Pengenalpastian kawasan pengekodan gen

Penjujukan generasi seterusnya telah bertambah baik dengan penjujukan gen dalam masa yang singkat penyelidikan Genomik. Oleh itu, kaedah pembelajaran mesin digunakan untuk menemui kawasan pengekodan gen dalam genom. Teknologi ramalan gen berasaskan pembelajaran mesin ini akan menjadi lebih sensitif daripada analisis jujukan berasaskan homologi tradisional.

Ramalan Struktur

PPI telah disebut sebelum ini dalam konteks proteomik. Walau bagaimanapun, penggunaan ML dalam ramalan struktur meningkatkan ketepatan daripada 70% kepada lebih 80%. Aplikasi ML dalam perlombongan teks sangat menjanjikan, dengan set latihan digunakan untuk menemui sasaran farmakologi baharu atau unik daripada banyak artikel jurnal dan pangkalan data sekunder yang dicari.

Rangkaian Neural

Pembelajaran mendalam ialah lanjutan rangkaian saraf dan topik yang agak baharu dalam ML. Istilah "kedalaman" dalam pembelajaran mendalam merujuk kepada bilangan lapisan yang melaluinya data berubah. Oleh itu, pembelajaran mendalam adalah serupa dengan struktur saraf berbilang lapisan. Nod berbilang lapisan ini cuba mensimulasikan cara otak manusia berfungsi untuk menyelesaikan masalah. ML sudah menggunakan rangkaian saraf. Untuk analisis, algoritma ML berasaskan rangkaian saraf memerlukan data yang diperhalusi atau bermakna daripada set data asal. Walau bagaimanapun, peningkatan jumlah data yang dijana oleh penjujukan genom menjadikannya lebih sukar untuk menganalisis maklumat penting. Berbilang lapisan maklumat penapis rangkaian saraf dan berinteraksi, membolehkan output dipertingkatkan.

Psikosis

Kebimbangan, tekanan, gangguan penggunaan bahan, gangguan pemakanan dan gejala penyakit mental yang lain adalah semua contoh. Berita buruknya ialah kebanyakan orang tidak mendapat diagnosis kerana mereka tidak pasti sama ada mereka mempunyai masalah. Ini adalah realiti yang mengejutkan tetapi kejam. Sehingga hari ini, doktor dan saintis tidak begitu berkesan dalam meramal penyakit mental. Ya, inovasi teknologi membolehkan profesional penjagaan kesihatan mencipta penyelesaian pintar yang bukan sahaja mengesan penyakit mental tetapi juga mengesyorkan teknik diagnostik dan rawatan yang sesuai.

Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan

Hospital dan penyedia penjagaan kesihatan secara meluas menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan kesejahteraan pesakit, melaksanakan rawatan yang diperibadikan, membuat ramalan yang tepat dan meningkatkan kualiti hidup . Ia juga digunakan untuk meningkatkan kecekapan ujian klinikal dan mempercepatkan proses pembangunan dan pemasaran ubat.

Pemikiran Akhir

Perkembangan pendigitalan telah menjadikan data-centric abad ke-21, mempengaruhi setiap perusahaan dan jabatan. Industri penjagaan kesihatan, bioteknologi dan bioteknologi tidak kebal. Perusahaan sedang mencari penyelesaian yang boleh mengintegrasikan operasi mereka dengan penyelesaian yang berkuasa dan menyediakan keupayaan untuk merekod, bertukar dan memindahkan data dengan cara yang sistematik, lebih pantas dan lancar. Bioinformatik, bioperubatan, biologi rangkaian dan subbidang biologi yang lain telah lama menghadapi cabaran dalam pemprosesan data biologi.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan akan mengubah bioteknologi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!