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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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孙友宏说，冰下湖具有高压、低温、黑暗、寡营养等极端环境特征，与地球冰期及一些地外天体的环境相似，研究其微生物群落生态特征及其参与的生源要素地球化学循环过程对揭示地球生命演化和探索地外生命具有重要意义。
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