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随着精密医学将疾病治疗转化为逐个患者的艺术和科学，人工智能已准备好帮助快速识别甚至预测基因突变，从而为高度针对性的疗法指明了道路。

最终，算法可能会完全取代当前的基因测试过程，这可能需要数周才能完成并应用于个别患者。

遗传学只是精准医学的一种途径，人工智能可以改变游戏规则。越来越多的大数据可用于训练基因组学，蛋白质组学，表观基因组学等领域的防癌算法。

因此注意到《转化医学杂志》上一篇文章的作者。

布朗大学的Attila Seyhan博士和伦敦国王学院的Claudio Carini博士写道：“数字生物标记物为远程，客观和公正地测量临床终点提供了巨大的机会。” “人工智能，机器学习算法，计算生物学和数字生物标志物将为将新数据转化为可操作信息提供机会，从而实现早期诊断和精确治疗选择。”

Seyhan和Carini举例说明了已经取得的进步。在其中一项中，科学家对一种现成的Google深度学习算法进行了重新训练，以识别最常见的肺癌类型。该工具具有97%的准确性，甚至可以识别出驱动异常细胞生长的改变基因。

“这项研究确定的遗传变化通常会导致癌症中异常生长，它们可以改变细胞的形状以及与周围环境的相互作用，为自动分析提供可视化的线索，” Seyhan和Carini写道。

总结他们的观察结果，作者将AI在精准医学中的作用放在了以患者为中心的癌症护理的广泛环境中。

他们写道，例如，药物开发“是一个充满挑战的漫长过程，其中有许多障碍。” “尽管已经提出了解决这一问题的几种策略，但人们普遍认为，更好地利用生物标志物，"组学"数据，人工智能和机器学习将加速新医学实践的实施，这将与广泛传播的概念背道而驰。 “一种药物适合所有人。””

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