AI的快速发展,给生物医学领域到底带来了什么?近年来,随着人工智能(AI)的快速发展,生物医学领域取得了重大进展。大家印象最深的,可能就是以 AlphaFold 、 ...

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AI的快速发展,给生物医学领域到底带来了什么?

近年来,随着人工智能(AI)的快速发展,生物医学领域取得了重大进展。大家印象最深的,可能就是以 AlphaFold 、 AlphaFold 2 为代表的蛋白质结构预测技术了。
2018 年 DeepMind 推出 AlphaFold ,成为 AI 技术驱动和加速科学发现的重要里程碑,引起业内广泛关注。2020 年 DeepMind 推出升级版本 AlphaFold 2,破解了蛋白质分子折叠问题,并宣称「它将改变一切」。可以说,AlphaFold 与 AlphaFold 2 的相继推出拉开了人工智能与生物学交叉融合的序幕。
其实 AI 的应用不止这些,疾病诊断和预测、药物发现和开发等多个领域都离不开 AI 的发展。例如在生物医学成像方面,AI 算法能够从低分辨率或部分不完整的数据中重建高质量的图像,这在医学成像领域尤其重要。此外,AI 还可以整合来自不同成像技术(如 X 光、CT、MRI、超声)的数据,提供更全面的诊断信息。
随着 AI 技术的不断进步和医学数据的增加,未来在生物医学领域的应用将更加广泛和深入。
为了更好地促进学术交流,尤其是交叉学科和前沿工作的同行交流,机器之心与中国科学院自动化研究所联合举办「人工智能 x 基础科学系列论坛」,尝试在更轻松和开放的交流氛围下,邀请研究者分享近期工作,讨论领域热点问题。
12 月 26 日 9:30-11:20,系列论坛第八期来袭,以「共探 AI 赋能生物医学新进展」为主题,特邀中国科学院自动化研究所研究员马喜波担任主持人并进行分享,本次论坛还邀请到了中国科学院计算技术研究所研究员卜东波、北京大学未来技术学院研究员孙赫展开分享与交流。此外,圆桌还邀请到了中国科学院计算技术研究所副研究员张海仓 网页链接

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