Canada Dataset

精准医疗是指根据患者个人情况而非普通患者情况制定个性化医疗方案。癌症治疗领域正在向精准肿瘤学转变，这是发展迅速的一个领域。

大多数癌症的治疗仍以手术切除和化疗为主。尽管这种方法提高了无进展生存率和总生存率，但对于大多数患者来说，这种治疗方案仍然不够理想。因此，在肿瘤学领域，迫切需要根据个人基因特征量身定制治疗方案。

例如，研究人员发现，可以使用整合临床、分子、数字病理学和治疗数据的多组学机器学习模型准确预测对乳腺癌的反应。

多项研究还表明，结合放射组学和深度学习的定量成像技术可以提供准确且可重复的个性化方法，可用于风险分层、早期诊断和改善患者管理。

展望未来，人工智能和机器学习将在综合分析大型数据集（结合影像学（组织病理学和放射学）和分子数据（基因组学和蛋白质组学））方面发挥关键作用。综合 玻利维亚手机数据 方法将通过提供诊断、预后和预测见解，进一步扩大精准肿瘤学的范围，从而实现更加个性化的癌症治疗。


人工智能/机器学习在生物信息学中的未来
AI/ML 应用将成为生物数据科学发展和下一代智能生物信息学平台开发的主导主题。然而，重点必须放在采用更综合的方法来利用这些技术的力量，以便：

它们在整个生物信息学研究过程中被一致应用，从数据采集到分析到分发/协作。
它们使得跨多个生物学分支学科的综合研究成为可能。
它们支持任何规模的研究，从分子到系统。
他们结合生物/生物医学特定的 AI/ML 模型来最大限度地发挥生物信息学的价值。