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这方面,AI可以发挥的空间很大。“AI能整合影像、病理、基因等多模态数据,提供多尺度综合分析,帮助我们构建更完整的肿瘤‘画像’。肿瘤是一个由复杂癌细胞组成的生态系统,对其画像勾勒得越准确,就越能发现以往忽视的肿瘤行为和潜在治疗靶点,为前端治疗提供新思路。”李志成说,随着基因组、蛋白质组等分子层面数据不断丰富,AI有望突破现有认知瓶颈,助力提升对复杂癌症的科学认知。
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量子计算的可靠性与稳定性是其面临的重要挑战。利用人工智能技术为量子计算纠错,是一种极具潜力的思路:机器学习能高效处理量子计算过程中产生的海量数据,快速识别出错误模式与特征,从而显著提升量子纠错效率。不过,人工智能与量子计算都属于新兴前沿技术,这两种技术均具有一定的复杂性,且面临可靠性方面的挑战。两个“新手”做“搭档”,会不会引入新的不确定性?这一点需要研发团队高度关注。
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