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揭示未来的患病风险，譬如心脏病发作和中风几率，可以挽救成千上万的生命。但如何测量、怎么保证准确度，一直都是难题。此次的研究为预测多种疾病带来了新的可能性。除了常见高风险疾病，还有罕见病——这类疾病可能需要数月甚至数年才能诊断出来。应该看到，正是更庞大的数据库和更精确的分析方法，结合相应的技术，不断加深人们对生物学和疾病的理解。
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另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型，融入的化学知识不够。换句话说，要拿下“化学博士学位”，AI还需“垂直发力”。徐波说，当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法，与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题，AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作，为化学领域开发专用算法和模型，发展各类科学化学语言表征等基本能力，以构建更强大的模型。
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