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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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“规培的时候，我有一段时间在重症监护室，参与过很多重症患者的管理，包括很重的流感，还有继发的金黄色葡萄球菌感染、真菌感染、混合细菌感染。积累了经验，再回到自己的专科之后，就会有很多相对独立的判断；在其他科积累的经验也能够帮助我应对患者出现的合并症状，包括心脏、血糖、营养等方面。”徐九洋说。
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