人工智能和机器学习的发展，重塑医疗保健行业

发布日期：2020/7/16 9:45:09 浏览量：753次

据美国媒体报道，前言：笔者和美国Geguputa卡西姆·穆罕默德是OMERS Ventures公司的投资团队，穆罕默德多伦多或风险投资家的一员。AI人工智能一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。客服机器人工作中常见的一个工作岗位，是企业和用户之间沟通的桥梁，无论是售前的产品、服务咨询，还是售后的维修、投诉，都离不开客服。知识图谱用于绘制、分析和显示学科或学术研究主体之间的相互联系，是揭示显示科学知识发展进程与结构关系的可视化工具。这里是他们合写的分析文章

健康和技术市场已经看到了世界上最具创新力的新公司，这些公司将帮助人们延长他们的生活并提高他们的生活质量。他们的创新技术在很大程度上受到软件和移动性的驱动，使卫生部门能够数字化原始的笔和纸张操作，以及当前减慢服务速度传递的过程。

最近，软件变得更加智能和独立行事。这些新功能的研究在人工智能和机器学习的旗帜，加快医疗创新的步伐。因此，人工智能和机器在医疗保健领域学习的应用，一些行业面临的最大挑战出现在这些方面：

当评估每个区域的机会时，很明显，风险回报很高。因此，首先引入可持续产品差异化和向市场增值的公司将受益良多。

进入个人遗传学的新时代

AI和ML在遗传学上最重要的应用是理解生命DNA的影响。虽然近年来人类基因组测序的完成和掌握阅读和编辑的基因组的能力，但人类仍然不知道大多数基因组的秘密。当与其他变量，如食品，环境，规模等相结合，往往基因不协调发挥了作用。

如果我们想了解影响生命和生物学的因素，我们必须首先了解dna语言。这就是ml算法可以工作的地方，它导致了google deepmind和ibm watson等系统的出现。现在比以往任何时候都更有可能在短时间内消化大量数据并完成模式识别，而这之前花了一辈子的时间。

DeepGenomics等公司在这方面取得了重大进展。该公司有能力通过建立一个预测遗传变异分子效应的系统来翻译DNA声音。他们的数据库可以解释为数亿的遗传变异，这些变异影响基因代码。一旦对人类DNA有更好的了解，就有机会进一步深入，根据个体特定的生物趋势提供个性化的见解。

这种趋势预示着个性化的遗传学的新时代，个人将能够访问自己的身体前所未有的，他们的健康完全控制信息。像23andMe公司和Rthm消费者遗传学公司是该领域第一个演员之一。他们开发的基因诊断工具，消费者可以帮助个人了解自己的基因组合。 Rthm用户可以通过改变他们的日常进一步从基因检测，实时移动应用获得的洞察。

与任何ai/ml应用程序一样，技术必须访问大量数据，才能更好地管理个人生活的变化。