機器學習和人工智能席卷了世界，改變了人們的生活和工作方式。這些領域的進步引發(fā)了贊揚和批評。眾所周知，AI和ML在廣泛的領域中提供了多種應用和優(yōu)勢。最重要的是，它們正在改變生物研究，從而在醫(yī)療保健和生物技術方面有了新的發(fā)現(xiàn)。

　　以下是生物技術中ML的一些使用案例:

　　鑒定基因編碼區(qū)

　　下一代測序通過在短時間內(nèi)對基因進行測序，極大地改善了基因組學研究。因此，機器學習方法被用來發(fā)現(xiàn)基因組中的基因編碼區(qū)。這種基于機器學習的基因預測技術將比傳統(tǒng)的基于同源性的序列分析更敏感。

　　結(jié)構(gòu)預測

　　以前在蛋白質(zhì)組學的背景下提到過PPI。然而，ML在結(jié)構(gòu)預測中的應用將準確率從70%提高到80%以上。ML在文本挖掘中的應用非常有前景，訓練集用于從許多期刊文章和搜索的二級數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)新的或獨特的藥理學靶標。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡

　　深度學習是神經(jīng)網(wǎng)絡的擴展，是ML中相對較新的課題。深度學習中的術語“深度”表示數(shù)據(jù)發(fā)生變化的層數(shù)。因此，深度學習類似于多層神經(jīng)結(jié)構(gòu)。這些多層節(jié)點試圖模擬人腦如何工作以解決問題。ML已經(jīng)使用了神經(jīng)網(wǎng)絡。為了進行分析，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的ML算法需要來自原始數(shù)據(jù)集的精煉的或有意義的數(shù)據(jù)。然而，基因組測序產(chǎn)生的越來越多的數(shù)據(jù)使得分析重要信息變得更加困難。神經(jīng)網(wǎng)絡的多個層過濾信息并相互作用，允許輸出被改進。

　　精神病

　　焦慮、壓力、物質(zhì)使用障礙、飲食障礙和精神疾病的其他癥狀都是例子。壞消息是，大多數(shù)人沒有得到診斷，因為他們不確定自己是否有問題。這是一個驚人但殘酷的現(xiàn)實。直到今天，醫(yī)生和科學家在預測精神疾病方面還沒有這么有效。是的，技術創(chuàng)新使醫(yī)療保健專業(yè)人員能夠創(chuàng)造智能解決方案，不僅可以檢測精神疾病，還可以推薦適當?shù)脑\斷和治療技術。

　　醫(yī)療保健中的人工智能

　　醫(yī)院和醫(yī)療保健提供商廣泛采用機器學習和人工智能(AI)來提高患者的幸福感，實施個性化治療，進行準確預測，并提高生活質(zhì)量。它還被用來提高臨床試驗的效率，加速藥物開發(fā)和銷售的過程。

　　最后的想法

　　數(shù)字化的發(fā)展使得二十一世紀以數(shù)據(jù)為中心，影響著每一個企業(yè)和部門。醫(yī)療保健、生物和生物技術行業(yè)也不能幸免。企業(yè)正在尋求一種解決方案，能夠?qū)⑺麄兊倪\營與強大的解決方案結(jié)合起來，并提供以系統(tǒng)、更快、更流暢的方式記錄、交換和傳輸數(shù)據(jù)的能力。生物信息學、生物醫(yī)學、網(wǎng)絡生物學和其他生物學子領域長期以來一直面臨著生物數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)。