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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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研究共纳入了80名认知正常的中年人（平均年龄49.4岁；女性占比62.5%）。其中，约57.5%的参与者为肥胖患者，平均体重指数为32.31。参与者接受了脑部正电子发射断层扫描（PET）、血糖和胰岛素测量，以及胆固醇检测。同时，还进行了腹部磁共振成像扫描，以测量皮下脂肪和内脏脂肪的体积。
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