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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。

总部位于法国巴黎的凯捷管理顾问公司2024年发布的一份报告显示，近七成商业领袖认为，生成式人工智能领域的兴起将催生出新的劳动力需求，包括人工智能审计师、人工智能伦理学家和快速工程师。“我们看到人工智能管理和数字化转型中出现了一些新角色，这些角色专注于治理、战略指定以及协助利益相关方整合人工智能政策等。”凯捷公司旗下公司索盖蒂（Sogeti）副总裁兼美国生成式人工智能部门负责人道格?罗斯（Doug Ross）向商业技术网站ZDNet表示。

　　　　新疗法由美国纽约康奈尔医学院、洛克菲勒大学和西奈山伊坎医学院开发。疗法使用基因治疗技术，将基因工程离子通道蛋白，精准递送给选定的神经元。这些离子通道蛋白就像一个个开关，能够打开或关闭受影响的神经元。这些蛋白对磁场敏感，因为它们包含能附着在铁蛋白上的蛋白。当该基因疗法蛋白被精确递送至大脑特定区域后，只需施加足够强度的磁场，就能对铁蛋白捕获的铁原子产生足够的力，打开或关闭通道，从而激活或抑制神经元。整个过程无需植入任何设备。