不断扩展的生物医学数据世界
这种从针对特定症状到针对特定患者的生物医学研究和医学方法的范式转变，是由来自广泛领域的大量多模式数据推动的，包括来自初级/二级生物医学研究的分子数据、来自实验室研究和 EHR 的临床数据，以及与环境、生活方式和社会经济因素有关的非临床数据。
自基因组学这一组学学科诞生以来，组学技术的应用范围不断拓展，涉及多个生物层面。新一代测序（NGS）和质谱技术的进步大大拓展了我们对 巴林手机数据 生物分子环境的认识，开启了多组学分析的新时代。
然而，来自一手和二手研究的数据激增只会给多组学数据整合带来新的挑战。据估计，到 2025 年，仅基因组序列数据就将成为最大的大数据领域，同年医疗保健数据预计将每73 天翻一番。
所有这些意味着生物医学研究需要新的计算方法，比传统的统计方法更能处理如此大量的数据。
生物医学研究中的人工智能/机器学习
随着组学数据集变得更加多层次和多维，由智能 AI/ML 技术支持的先进计算方法成为将复杂的多组学数据集整合并转化为可操作知识的关键。
这些技术很快就从组学领域扩展到了新的领域，例如放射基因组学，这是精准医学的一个补充领域。ML/DL 模型有助于自动评估放射图像以进行诊断、分期和肿瘤分割，同时提高准确性并减少所需时间。深度学习网络还在组织病理学图像分析这一相当复杂的领域中，在低级和高级任务中表现出色。现在，类似的算法方法正在被一系列图像分析应用所采用，包括 CT 扫描、乳房 X 线摄影、MRI 等。
NLP等基于人工智能的技术有助于解锁对非结构化文本数据（即文档、期刊文章、博客、电子邮件、电子健康记录、社交媒体帖子等）的访问，并将这些数据集中嵌入的知识纳入综合生物医学研究的范围。
尽管 AI/ML 技术在生物医学研究和精准医疗方面具有巨大潜力，但仍存在一些技术和伦理挑战需要解决。精准医学模型建立在对大量数据进行综合分析的原则之上，包括专有、个人和通常敏感的信息。数据密集型 AI/ML 模型的效率和准确性取决于大量代表性数据。然而，这立即引发了一系列围绕安全、隐私、所有权和同意的合规性问题。此外还有可靠性、可解释性、不透明性、偏见、可信度、可追溯性、公平性和道德责任等伦理问题。