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近年来，人工智能（néng）技（jì）术在生物（wù）医学领域取得了显著进展。比如，传统的肿瘤研究需要耗（hào）费大（dà）量时间和人力来分析（xī）多模态数据，寻找关键突（tū）变与潜在治（zhì）疗靶（bǎ）点。现在，深度学习模型能够快（kuài）速、高效（xiào）地处（chù）理海量多模态数据，帮助科学（xué）家从复杂的数据中提（tí）取有价值的信息。通过这些数据（jù）驱动（dòng）的模型，我们不仅可以更快地识别肿（zhǒng）瘤相关的基因突（tū）变等（děng）重要信息，还（hái）能（néng）够预测（cè）患者（zhě）对特定治疗方案的反应。借助深度学（xué）习算法（fǎ），人工智能还可以（yǐ）精准地（dì）检测早期肺癌（ái）、识别病灶，并提（tí）供详（xiáng）细的病理信息。
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