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近年来，人工智能技术在生物医学领域取得了显著进展。比如，传统的肿瘤研究需要耗费大量时间和人力来分析多模态数据，寻找关键突变与潜在治疗靶点。现在，深度学习模型能够快速、高效地处理海量多模态数据，帮助科学家从复杂的数据中提取有价值的信息。通过这些数据驱动的模型，我们不仅可以更快地识别肿瘤相关的基因突变等重要信息，还能够预测患者对特定治疗方案的反应。借助深度学习算法，人工智能还可以精准地检测早期肺癌、识别病灶，并提供详细的病理信息。
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从临床科研的角度来看，人工智能的确推动了科研范式的变革。过去，医学研究依赖于假设驱动的实验设计。如今，数据驱动的研究模式逐渐成为主流。这种模式让我们能够从数据中发现新的规律，提出新的假设，甚至挑战传统医学理论。例如，科研人员利用人工智能成功发现特发性肺纤维化的新靶点，并推进了相关药物的开发。
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