机器学习和人工智能席卷了世界，改变了人们的生活和工作方式。这些领域的进步引发了赞扬和批评。众所周知，AI和ML在广泛的领域中提供了多种应用和优势。最重要的是，它们正在改变生物研究，从而在医疗保健和生物技术方面有了新的发现。
下一代测序通过在短时间内对基因进行测序，极大地改善了基因组学研究。因此，机器学习方法被用来发现基因组中的基因编码区。这种基于机器学习的基因预测技术将比传统的基于同源性的序列分析更敏感。
以前在蛋白质组学的背景下提到过PPI。然而，ML在结构预测中的应用将准确率从70%提高到80%以上。ML在文本挖掘中的应用非常有前景，训练集用于从许多期刊文章和搜索的二级数据库中发现新的或独特的药理学靶标。
深度学习是神经网络的扩展，是ML中相对较新的课题。深度学习中的术语“深度”表示数据发生变化的层数。因此，深度学习类似于多层神经结构。这些多层节点试图模拟人脑如何工作以解决问题。ML已经使用了神经网络。为了进行分析，基于神经网络的ML算法需要来自原始数据集的精炼的或有意义的数据。然而，基因组测序产生的越来越多的数据使得分析重要信息变得更加困难。神经网络的多个层过滤信息并相互作用，允许输出被改进。
焦虑、压力、物质使用障碍、饮食障碍和精神疾病的其他症状都是例子。坏消息是，大多数人没有得到诊断，因为他们不确定自己是否有问题。这是一个惊人但残酷的现实。直到今天，医生和科学家在预测精神疾病方面还没有这么有效。是的，技术创新使医疗保健专业人员能够创造智能解决方案，不仅可以检测精神疾病，还可以推荐适当的诊断和治疗技术。
医院和医疗保健提供商广泛采用机器学习和人工智能(AI)来提高患者的幸福感，实施个性化治疗，进行准确预测，并提高生活质量。它还被用来提高临床试验的效率，加速药物开发和销售的过程。
数字化的发展使得二十一世纪以数据为中心，影响着每一个企业和部门。医疗保健、生物和生物技术行业也不能幸免。企业正在寻求一种解决方案，能够将他们的运营与强大的解决方案结合起来，并提供以系统、更快、更流畅的方式记录、交换和传输数据的能力。生物信息学、生物医学、网络生物学和其他生物学子领域长期以来一直面临着生物数据处理的挑战。
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