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隨著精密醫學將疾病治療轉化為逐個患者的藝術和科學，人工智能已準備好幫助快速識別甚至預測基因突變，從而為高度針對性的療法指明了道路。

最終，算法可能會完全取代當前的基因測試過程，這可能需要數周才能完成并應用于個別患者。

遺傳學只是精準醫學的一種途徑，人工智能可以改變游戲規則。越來越多的大數據可用于訓練基因組學，蛋白質組學，表觀基因組學等領域的防癌算法。

因此注意到《轉化醫學雜志》上一篇文章的作者。

布朗大學的Attila Seyhan博士和倫敦國王學院的Claudio Carini博士寫道：“數字生物標記物為遠程，客觀和公正地測量臨床終點提供了巨大的機會。” “人工智能，機器學習算法，計算生物學和數字生物標志物將為將新數據轉化為可操作信息提供機會，從而實現早期診斷和精確治療選擇。”

Seyhan和Carini舉例說明了已經取得的進步。在其中一項中，科學家對一種現成的Google深度學習算法進行了重新訓練，以識別最常見的肺癌類型。該工具具有97%的準確性，甚至可以識別出驅動異常細胞生長的改變基因。

“這項研究確定的遺傳變化通常會導致癌癥中異常生長，它們可以改變細胞的形狀以及與周圍環境的相互作用，為自動分析提供可視化的線索，” Seyhan和Carini寫道。

總結他們的觀察結果，作者將AI在精準醫學中的作用放在了以患者為中心的癌癥護理的廣泛環境中。

他們寫道，例如，藥物開發“是一個充滿挑戰的漫長過程，其中有許多障礙。” “盡管已經提出了解決這一問題的幾種策略，但人們普遍認為，更好地利用生物標志物，'組學'數據，人工智能和機器學習將加速新醫學實踐的實施，這將與廣泛傳播的概念背道而馳。 “一種藥物適合所有人。””