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　　　　“虽然同种移植急性排斥反应的治疗已有成熟手段且效果良好，但是在异种器官移植中，一旦发生排斥，即使是细胞性排斥反应，都逆转困难，可能导致严重后果。目前的治疗手段仍然缺乏技术保障，而增加药物用量或加强预防排斥的手段可能会引发严重并发症。”陈刚说。

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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