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虽然现有的治疗指南为医生提供了临床决策支持,但通常只有大约50%的患者符合治疗指南的条件。根据患者病情分析哪些疗法有望取得最好效果,是一个非常复杂的过程,往往需要综合各个医学领域的知识,包括病理学、分子病理学、肿瘤学、人类遗传学和生物信息学等,而这恰恰是AI工具可发挥作用的地方。AI工具可汇集大量癌症患者的日常治疗数据,并使用系统研究方法对其进行评估。
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以3.9万种化合物对MRSA的抗菌活性数据作为训练“脚本”,麻省理工学院研究团队获得了抗菌能力的评估预测模型。随后以3个深度学习模型为基础,团队又“塑造”出化合物人类细胞毒性的“鉴定师”,对1200万种化合物进行“筛选”,最终获得能对抗MRSA又对人体安全的化合物。
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