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2024 年 5 月 13 日

AlphaFold 3、Med-Gemini 等:2024 年人工智慧改變醫療保健的方式

簡單來說

人工智慧在醫療保健領域有多種表現形式,從發現新的遺傳相關性到增強機器人手術系統的能力等等。

Google DeepMind 推出的全新人工智慧模型 AphaFold 3 可以幫助科學家在理解複雜的生物學世界方面取得重大進展。這項尖端技術比人類歷史上以往任何時候都更精確地預測生物體中的分子如何形成以及它們如何相互作用和相互作用。毫不誇張地說,這個消息對於計算生物學和分子研究等領域來說意義重大。

谷歌旗下的 DeepMind 在《自然》雜誌上推出了 AlphaFold 3,作為遊戲規則的改變者。谷歌堅稱,科技可能會重塑我們對生物體工作方式的整個人類理解。反過來,這可以幫助我們發現新的藥物。

AlphaFold 3 是 AlphaFold 2 的升級版本,四年前 AlphaFold XNUMX 透過預測蛋白質形狀而讓所有人驚嘆不已。它的目標是比其前身做更多的事情,涵蓋蛋白質以外的許多分子。

預測分子結構和相互作用

AlphaFold 3 意義重大,因為它可以預測我們體內不同分子的形狀以及它們如何協同工作。這使科學家能夠全面了解這些分子在生物體內的功能。借助 AplhaFold 3 AI 模型授予的這種新方法,研究人員現在可以研究蛋白質、DNA、RNA 和其他小分子如何相互作用。正如我們已經討論過的,這對於開發新藥至關重要。

與其他預測方法相比,AlphaFold 3 要好得多。它在預測蛋白質如何相互作用方面的準確度提高了 50%,對於某些類型的相互作用的準確度提高了一倍。這意味著它有可能徹底改變藥物探索、生物學分子研究以及我們對科學的整體看法。

AlphaFold 伺服器:研究人員免費訪問

AlphaFold 3的關鍵亮點之一是其全新的伺服器,可透過這種用戶友好的研究工具用於非商業研究。它提供了對模型功能的用戶友好訪問。該平台使研究人員能夠產生分子結構預測,為他們提供寶貴的資源來測試假設、加速工作流程並促進獨立於機器學習運算資源或專業知識的創新。

伺服器的發布標誌著科學研究民主化的轉變。它消除了與實驗蛋白質結構預測相關的障礙,這在歷史上需要高昂的成本和大量的時間投入。透過伺服器的可訪問性,研究人員可以加快發現速度,並更有效率、更包容地推動科學進步。

推進藥物設計及其他領域

AlphaFold 3 不僅僅是為了理解分子如何運作,它不僅僅是一個理論,而是適用於極其精確的藥物研究和設計。 AlphaFold 3 旨在幫助科學家預測藥物如何與蛋白質相互作用以及抗體如何與特定蛋白質結合。 Isomorphic Labs 等大型製藥公司正在與 阿爾法折疊 3 解決藥物開發中的現實挑戰,為可能改變生活的創新療法打開大門。

但 AlphaFold 3 不止於此。它的影響超出了藥物發現的範圍。它可以幫助創造環保材料,開發更具彈性的作物,並推動基因組學研究。憑藉其廣泛的功能,AlphaFold 3 正在推動科學領域的重大變革,突破我們在生物學和生物化學領域所能實現的界限。

負責任的知識分享和社區參與

Google DeepMind 致力於負責任地分享 AlphaFold 3 的優勢,這一點透過與領域專家、生物安全專業人士和行業利益相關者的廣泛接觸來評估模型的功能並降低潛在風險可見一斑。該公司強調負責任地部署人工智慧,並繼續與科學界和政策制定者合作,確保這項突破性技術的道德和包容性傳播。

此外,擴大免費 AlphaFold 線上教育課程以及與南半球組織合作的努力表明,我們致力於為科學家提供加速採用和研究所需的工具,特別是在被忽視的疾病和糧食安全等資源貧乏地區。

人工智慧驅動的細胞生物學的未來

AlphaFold 3 標誌著解鎖高defi細胞系統的概念,使科學家能夠理解生物功能的複雜性,從藥物作用到 DNA 修復。隨著科學界開始充分利用 AlphaFold 3 和免費伺服器的潛力,加速發現生物學中的開放問題和新的研究途徑已經做好了準備。

醫療保健中的AI

人工智慧透過優化傳統上由人類執行的流程,提供更快、更便宜的結果,正在徹底改變醫療保健。這對患者和醫生都有好處。人工智慧在醫療保健領域有多種表現形式,從發現新的遺傳相關性到增強機器人手術系統的能力、自動化管理任務、客製化治療方案等等。人工智慧的用例非常廣泛,可以增強醫療診斷、加快藥物發現、改變患者體驗、管理大量醫療數據以及實現機器人手術。人工智慧透過允許機器預測、理解、學習和行動來重塑現代醫療保健。

使用 ML、NLP 和 DL,AI 使醫療保健人員的工作更加高效,對於患者而言,他們可以獲得更好的結果。人工智慧透過多種方式達到這樣的結果。首先,它加快了流程,並有機會利用它可以快速處理的所有數據來使診斷更加準確。人工智慧使快速存取電子健康記錄變得極其容易,並為每位患者提供量身定制的治療。這方面的例子有很多,從人工智慧比人類更擅長預測和檢測疾病,到幫助更快、更便宜地找到新藥,並為臨床試驗提供更好的候選藥物。

此外,人工智慧可以改善患者的體驗。它可以順利進行醫療保健預約,提供溝通幫助,還可以為患者提供醫療保健建議。有了這一切,我們就可以 defi可以肯定地說,人工智慧不僅僅是醫療保健領域的一個朗朗上口的詞,而且它確實帶來了變化:它比人類更有效地處理數據,它加快了管理任務的速度,最終甚至在這種管理等級上也增強了病人照護。此外,如果我們談論人工智慧與機器人手術的合作,那麼我們談論的是提高手術的準確性、安全性和恢復時間。

發文者 PWC 突顯了人工智慧和機器人技術對醫療保健的影響有多大。人工智慧一直在變得越來越聰明,能夠更好地完成人類通常處理的任務,但速度更快、成本更低。這在醫療保健領域有很多用途,從早期發現疾病到幫助人們保持健康。人工智慧還可以幫助醫護人員了解患者的需求以及他們的情況,從而提供更好的照護和支援。

在檢測癌症等疾病方面,人工智慧改變了遊戲規則。它可以及早發現問題,這意味著更少的誤報和不必要的測試,並最終為患者帶來更好的結果。此外,人們可以在家中佩戴或使用的人工智慧設備非常適合密切關注心臟病等疾病,從而更容易及早發現問題並制定客製化的治療策略。

IBM 和谷歌是科技巨頭,他們現在在醫療保健領域的人工智慧領域處於領先地位。他們現在正在利用自己的技術對大量可用的健康數據進行分類,以解決現實世界的問題。在智慧演算法的幫助下,他們正在幫助醫務人員做出更好的決策,並發現處於危險中的患者。

機器人技術,從手術協助到醫院和實驗室的重複性任務,徹底改變了病患照護、復健和臨終支援。透過利用人工智慧的進步,機器人提供陪伴和幫助,提高獨立性和生活質量,特別是對於老年族群。此外,人工智慧簡化了藥物發現流程,縮短了上市時間並降低了成本,而創新的培訓模擬使醫療保健專業人員能夠持續學習和技能發展,徹底改變了醫學教育和實踐。因此,人工智慧和機器人技術的融合代表了醫療保健服務的範式轉變,並有望在整個護理過程中改善結果、效率和可近性。

谷歌的 MedGemini

擴展我們先前的探索 醫療雙子座,醫療人工智慧領域出現重大進展。 Med-Gemini 代表了專為醫療環境量身定制的新人工智慧模型系列,致力於透過增強臨床推理、多模態理解和處理廣泛上下文數據的能力來克服現有挑戰。值得注意的功能包括不確定性引導的網路搜尋、擅長破解健康相關訊號的專用編碼器以及複雜的推理鏈方法。 Med-Gemini 以其性能指標而著稱,超越了先前的基準,在涵蓋 14 項任務的 25 項基準中取得了最先進的結果。其能力擴展到各個領域,包括醫學推理、影像和視訊分析以及從大量健康記錄中檢索相關資訊。這項進步預示著醫療保健人工智慧的變革時代,有望提高醫療診斷、治療計畫和研究工作的準確性和效率。

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Zauhazyn 是一名文案撰稿人,專業是社會學。她對科學技術研究的複雜動態著迷,深入研究了 Web3 對區塊鏈充滿熱情。

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