機器學習和人工智慧席捲了世界，改變了人們的生活和工作方式。這些領域的進步引發了讚揚和批評。眾所周知，AI和ML在廣泛的領域中提供了多種應用和優勢。最重要的是，它們正在改變生物研究，從而在醫療保健和生物技術方面有了新的發現。
#下一代定序透過在短時間內對基因進行定序，大大改善了基因組學研究。因此，機器學習方法被用來發現基因組中的基因編碼區。這種基於機器學習的基因預測技術將比傳統的基於同源性的序列分析更敏感。
先前在蛋白質體學的背景下提到PPI。然而，ML在結構預測的應用將準確率從70%提高到80%以上。 ML在文本探勘中的應用非常有前景，訓練集用於從許多期刊文章和搜尋的二級資料庫中發現新的或獨特的藥理學標靶。
深度學習是神經網路的擴展，是ML中相對較新的課題。深度學習中的術語「深度」表示資料發生變化的層數。因此，深度學習類似多層神經結構。這些多層節點試圖模擬人腦如何運作以解決問題。 ML已經使用了神經網路。為了進行分析，基於神經網路的ML演算法需要來自原始資料集的精煉的或有意義的資料。然而，基因組定序產生的越來越多的數據使得分析重要資訊變得更加困難。神經網路的多個層過濾資訊並相互作用，允許輸出被改進。
焦慮、壓力、物質使用障礙、飲食障礙和精神疾病的其他症狀都是例子。壞消息是，大多數人沒有得到診斷，因為他們不確定自己是否有問題。這是一個驚人但殘酷的現實。直到今天，醫生和科學家在預測精神疾病方面還沒有這麼有效。是的，技術創新使醫療保健專業人員能夠創造智慧解決方案，不僅可以檢測精神疾病，還可以建議適當的診斷和治療技術。
醫院和醫療保健提供者廣泛採用機器學習和人工智慧(AI)來提高患者的幸福感，實施個人化治療，進行準確預測，並提高生活品質。它也被用來提高臨床試驗的效率，加速藥物開發和銷售的過程。
數位化的發展使得二十一世紀以資料為中心，影響著每一個企業和部門。醫療保健、生物和生物技術產業也不能倖免。企業正在尋求一種解決方案，能夠將他們的營運與強大的解決方案結合起來，並提供以系統化、更快、更流暢的方式記錄、交換和傳輸資料的能力。生物資訊學、生物醫學、網路生物學和其他生物學子領域長期以來一直面臨著生物數據處理的挑戰。
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