Comment l'intelligence artificielle va-t-elle changer la biotechnologie ?

L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ont pris d'assaut le monde, changeant la façon dont les gens vivent et travaillent. Les avancées dans ces domaines ont suscité à la fois des éloges et des critiques. On sait que l’IA et le ML offrent de multiples applications et avantages dans un large éventail de domaines. Plus important encore, ils transforment la recherche biologique, conduisant à de nouvelles découvertes dans les domaines des soins de santé et de la biotechnologie.

Voici quelques cas d'utilisation du ML en biotechnologie :

Identification des régions codantes des gènes

Le séquençage de nouvelle génération a considérablement amélioré la recherche en génomique en séquençant les gènes en peu de temps. Par conséquent, des méthodes d’apprentissage automatique sont utilisées pour découvrir les régions codantes pour les gènes dans le génome. Cette technologie de prédiction génétique basée sur l’apprentissage automatique sera plus sensible que l’analyse de séquence traditionnelle basée sur l’homologie.

Structure Prediction

PPI a déjà été mentionné dans le contexte de la protéomique. Cependant, l'application du ML dans la prédiction de structure a augmenté la précision de 70 % à plus de 80 %. L'application du ML dans l'exploration de texte est très prometteuse, avec des ensembles de formation utilisés pour découvrir des cibles pharmacologiques nouvelles ou uniques à partir de nombreux articles de revues et bases de données secondaires recherchées.

Réseaux de neurones

Le deep learning est une extension des réseaux de neurones et un sujet relativement nouveau en ML. Le terme « profondeur » dans le deep learning fait référence au nombre de couches à travers lesquelles les données changent. Par conséquent, l’apprentissage profond s’apparente à une structure neuronale à plusieurs niveaux. Ces nœuds multicouches tentent de simuler la manière dont le cerveau humain fonctionne pour résoudre des problèmes. ML utilise déjà des réseaux de neurones. Pour l'analyse, les algorithmes de ML basés sur les réseaux neuronaux nécessitent des données raffinées ou significatives de l'ensemble de données d'origine. Cependant, la quantité croissante de données générées par le séquençage du génome rend plus difficile l’analyse d’informations importantes. Plusieurs couches d'un réseau neuronal filtrent les informations et interagissent, permettant d'améliorer le résultat.

Psychose

L'anxiété, le stress, les troubles liés à la consommation de substances, les troubles de l'alimentation et d'autres symptômes de maladie mentale en sont tous des exemples. La mauvaise nouvelle est que la plupart des gens n’obtiennent pas de diagnostic parce qu’ils ne savent pas s’ils ont un problème. C'est une réalité choquante mais cruelle. Jusqu’à aujourd’hui, les médecins et les scientifiques n’ont pas été aussi efficaces pour prédire la maladie mentale. Oui, les innovations technologiques permettent aux professionnels de la santé de créer des solutions intelligentes qui non seulement détectent la maladie mentale, mais recommandent également des techniques de diagnostic et de traitement appropriées.

Intelligence artificielle dans les soins de santé

L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) sont largement adoptés par les hôpitaux et les prestataires de soins de santé pour améliorer le bien-être des patients, mettre en œuvre des traitements personnalisés, faire des prédictions précises et améliorer la qualité de vie. Il est également utilisé pour améliorer l’efficacité des essais cliniques et accélérer le processus de développement et de commercialisation des médicaments.

Réflexions finales

Le développement de la numérisation a rendu le 21e siècle centré sur les données, affectant chaque entreprise et chaque département. Les secteurs de la santé, des biotechnologies et des biotechnologies ne sont pas à l’abri. Les entreprises recherchent une solution capable d'intégrer leurs opérations à des solutions puissantes et offrant la possibilité d'enregistrer, d'échanger et de transférer des données de manière systématique, plus rapide et plus fluide. La bioinformatique, la biomédecine, la biologie des réseaux et d’autres sous-domaines biologiques sont depuis longtemps confrontés à des défis liés au traitement des données biologiques.

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