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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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这种手持式扫描仪能够实时提供光声断层扫描（PAT）成像，帮助医生获得精确且复杂的血管结构图，从而更好地指导对患者的治疗。PAT成像可以利用激光产生的超声波来观察人体组织中细微至毫米级别的静脉和动脉变化，这些变化往往是疾病早期的标志。但旧式PAT扫描仪需要5分钟以上的时间才能拍摄一张图像，由于速度过慢，任何微小的移动都会导致图像模糊，难以产生高质量的3D图像，限制了其临床上的应用价值。
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