未來(lái)生物醫(yī)學(xué)：人工智能的革命研發(fā)治療未來(lái)引領(lǐng)PresenternameAgenda生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析人工智能基本原理人工智能基因組研究人工智能生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用人工智能藥物研發(fā)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析方法人工智能醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用人工智能生物醫(yī)學(xué)前景人工智能生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用人工智能生物醫(yī)學(xué)研究01.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析生物醫(yī)學(xué)研究中的數(shù)據(jù)分析和處理01生物信息學(xué)分析利用計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究生物學(xué)問(wèn)題02統(tǒng)計(jì)分析模型分析數(shù)據(jù)、選擇模型和預(yù)測(cè)結(jié)果03數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理清洗、整理和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析處理統(tǒng)計(jì)分析和生物信息學(xué)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析處理數(shù)據(jù)清洗識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和異常數(shù)據(jù)獲取從實(shí)驗(yàn)室或數(shù)據(jù)庫(kù)中收集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和轉(zhuǎn)換以提高質(zhì)量數(shù)據(jù)清洗預(yù)處理采集適用于生物醫(yī)學(xué)研究的樣本01生物樣本采集方法對(duì)采集到的生物樣本進(jìn)行處理和準(zhǔn)備02樣本處理與準(zhǔn)備對(duì)處理后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控和預(yù)處理03數(shù)據(jù)質(zhì)控與預(yù)處理生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析處理生物樣本采集方法02.人工智能基本原理機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與深度學(xué)習(xí)原理混淆矩陣使用混淆矩陣來(lái)評(píng)估分類模型的性能交叉驗(yàn)證通過(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型表現(xiàn)參數(shù)調(diào)整優(yōu)化算法參數(shù)以提高模型性能算法調(diào)優(yōu)和模型性能評(píng)估算法優(yōu)化模型評(píng)估數(shù)據(jù)訓(xùn)練與模型構(gòu)建01.數(shù)據(jù)收集與整理為模型構(gòu)建提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)02.模型選擇與設(shè)計(jì)根據(jù)研究目標(biāo)選擇合適的模型結(jié)構(gòu)03.模型優(yōu)化與評(píng)估通過(guò)調(diào)整參數(shù)和評(píng)估指標(biāo)提高模型性能數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)前向反向傳播深度學(xué)習(xí)的算法多層網(wǎng)絡(luò)模型網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的基本原理2.深度學(xué)習(xí)原理基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的算法監(jiān)督學(xué)習(xí)提高算法準(zhǔn)確性無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在沒(méi)有標(biāo)簽的情況下學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化決策和行為1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)03.人工智能基因組研究人工智能在基因組學(xué)研究中的應(yīng)用基因功能和調(diào)控的研究通過(guò)分析突變和基因表達(dá)數(shù)據(jù)，揭示基因的變異與表達(dá)水平對(duì)功能和調(diào)控的影響。突變表達(dá)數(shù)據(jù)分析分析基因間的調(diào)控關(guān)系，揭示基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，為研究提供重要線索?；蛘{(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析預(yù)測(cè)基因的功能和作用方式可以增加我們對(duì)基因機(jī)制的了解?；蚬δ茴A(yù)測(cè)基因功能研究研究基因與疾病的關(guān)聯(lián)基因組學(xué)關(guān)聯(lián)研究基因在疾病中的角色基因表達(dá)關(guān)聯(lián)研究研究基因表達(dá)與疾病發(fā)生發(fā)展的關(guān)系遺傳變異關(guān)聯(lián)研究探究基因突變與疾病發(fā)生的關(guān)聯(lián)性基因與疾病關(guān)聯(lián)基因組數(shù)據(jù)分析方法基因組測(cè)序技術(shù)通過(guò)利用高通量測(cè)序技術(shù)，可以加快基因組研究進(jìn)展。01基因組比對(duì)與注釋將測(cè)序數(shù)據(jù)與參考基因組比對(duì)并注釋功能和變異信息02基因表達(dá)分析通過(guò)RNA測(cè)序等技術(shù)分析基因在特定條件下的表達(dá)水平03基因組數(shù)據(jù)分析04.人工智能生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用人工智能在生物醫(yī)學(xué)研究應(yīng)用案例基因組學(xué)研究平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫(kù)基因組變異與疾病研究基因組變異與疾病之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系疾病遺傳風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)基因組數(shù)據(jù)分析揭示疾病的遺傳風(fēng)險(xiǎn)因素基因疾病關(guān)聯(lián)利用基因組學(xué)研究平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行相關(guān)性分析研究?；蚺c疾病發(fā)現(xiàn)癌癥早期檢測(cè)通過(guò)分析腫瘤影像特征，可以實(shí)現(xiàn)早期癌癥的檢測(cè)和診斷。腦卒中風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基于醫(yī)學(xué)影像特征，預(yù)測(cè)患者發(fā)生腦卒中的概率，為臨床決策提供依據(jù)疾病預(yù)后評(píng)估通過(guò)分析影像特征，預(yù)測(cè)患者治療后的疾病預(yù)后情況，指導(dǎo)治療方案的制定醫(yī)學(xué)影像分析和特征提取2.疾病診斷和預(yù)測(cè)藥物相互作用預(yù)測(cè)人工智能預(yù)測(cè)藥物03提高藥物研發(fā)效率和成功率藥物劑量?jī)?yōu)化優(yōu)化藥物劑量02藥物分子篩選通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可以加快藥物篩選速度。011.藥物篩選和優(yōu)化05.人工智能藥物研發(fā)人工智能在藥物研發(fā)中的應(yīng)用01學(xué)術(shù)資源合作促進(jìn)研發(fā)成果的共享與交流02統(tǒng)計(jì)生物信息學(xué)提高研發(fā)效率和成功率03數(shù)據(jù)分析與實(shí)驗(yàn)加速藥物篩選和優(yōu)化人工智能藥物研發(fā)研發(fā)效率提高人工智能藥物研發(fā)藥物篩選和優(yōu)化使用優(yōu)化后的模型進(jìn)行藥物篩選和優(yōu)化03模型優(yōu)化和評(píng)估通過(guò)算法優(yōu)化和模型評(píng)估提高藥物篩選模型的準(zhǔn)確性02數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型構(gòu)建構(gòu)建藥物篩選模型的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和模型構(gòu)建012.藥物篩選和優(yōu)化人工智能藥物研發(fā)整理和分析生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析模型優(yōu)化和評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)算法算法優(yōu)化評(píng)估應(yīng)用人工智能加速藥物研發(fā)藥物研發(fā)加速數(shù)據(jù)分析與模型06.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析方法生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析和處理的基本方法數(shù)據(jù)特征和分布分析基礎(chǔ)描述性統(tǒng)計(jì)分析通過(guò)檢驗(yàn)假設(shè)和計(jì)算置信區(qū)間來(lái)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性假設(shè)檢驗(yàn)置信區(qū)間探索變量之間的關(guān)系和預(yù)測(cè)因素對(duì)生物現(xiàn)象的影響回歸與相關(guān)性統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)和方法統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)生物信息學(xué)工具和資源數(shù)據(jù)庫(kù)查詢工具生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索數(shù)據(jù)01序列比對(duì)軟件用于比對(duì)和對(duì)齊DNA、RNA或蛋白質(zhì)序列的工具02基因表達(dá)分析平臺(tái)幫助研究人員分析和解釋基因表達(dá)數(shù)據(jù)的工具03生物信息學(xué)工具實(shí)踐項(xiàng)目幫助了解人工智能在藥物研發(fā)中的應(yīng)用和效果藥物研發(fā)優(yōu)化案例學(xué)習(xí)提供疾病預(yù)測(cè)和診斷的人工智能方法和技術(shù)疾病預(yù)測(cè)與診斷學(xué)習(xí)基因組數(shù)據(jù)分析方法基因組數(shù)據(jù)分析案例學(xué)習(xí)實(shí)踐項(xiàng)目學(xué)習(xí)07.人工智能醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用人工智能在生物醫(yī)學(xué)圖像處理中應(yīng)用基于病理圖像分類病變分類和診斷病理圖像特征分析病變特征提取組織結(jié)構(gòu)分割可以協(xié)助醫(yī)生定位病變區(qū)域。病理圖像分割病理圖像分析和病變檢測(cè)病理圖像分析運(yùn)用圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析醫(yī)學(xué)圖像。1輔助醫(yī)生診斷治療基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)病例進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)2個(gè)性化治療建議3病情分級(jí)監(jiān)測(cè)疾病篩查初診個(gè)性化治療推薦醫(yī)生輔助診療醫(yī)學(xué)影像分析和特征提取病灶檢測(cè)與定位利用圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以輔助醫(yī)生診斷疾病。圖像分類與識(shí)別利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分類和識(shí)別，幫助醫(yī)生快速判斷病情。特征提取與量化提取醫(yī)學(xué)影像中的特征信息，并進(jìn)行量化分析，輔助醫(yī)生做出準(zhǔn)確的診斷。醫(yī)學(xué)影像特征08.人工智能生物醫(yī)學(xué)前景人工智能在生物醫(yī)學(xué)研究應(yīng)用前景倫理和法律問(wèn)題的探討道德和倫理準(zhǔn)則研究人員的責(zé)任和道德標(biāo)準(zhǔn)在人工智能應(yīng)用中的重要性隱私和數(shù)據(jù)安全面對(duì)個(gè)人隱私保護(hù)法律與技術(shù)的挑戰(zhàn)，需要尋找解決方案。公平和公正性人工智能在研究中的使用是否產(chǎn)生不公平和偏見(jiàn)3.倫理和法律問(wèn)題社會(huì)和經(jīng)濟(jì)影響01提高醫(yī)療準(zhǔn)確性和效率降低成本醫(yī)療改進(jìn)02縮短研發(fā)周期，推動(dòng)新藥上市藥物研發(fā)加速03創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)就業(yè)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響深度學(xué)習(xí)藥物應(yīng)用利用深度學(xué)習(xí)算法提高藥物篩選速度和準(zhǔn)確性AI疾病診斷預(yù)測(cè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行疾病診斷和預(yù)測(cè)，提高準(zhǔn)確性和效率技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用推廣醫(yī)學(xué)圖像處理創(chuàng)新醫(yī)學(xué)圖像處理算法技術(shù)創(chuàng)新推廣09.人工智能生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用人工智能在生物醫(yī)學(xué)圖像處理應(yīng)用

學(xué)術(shù)資源推動(dòng)研究進(jìn)展國(guó)際合作平臺(tái)促進(jìn)國(guó)際合作和跨學(xué)科研究03會(huì)議和研討會(huì)交流學(xué)術(shù)觀點(diǎn)和分享研究成果02學(xué)術(shù)期刊發(fā)表研究成果了解最新進(jìn)展01學(xué)術(shù)資源基因組學(xué)研究平臺(tái)重要性NCBI基因庫(kù)全球最大的基因庫(kù)，提供基因數(shù)據(jù)和資源-全球最大的基因庫(kù)，提供基因數(shù)據(jù)和資源?；蚪M瀏覽器提供了高質(zhì)量的基因組序列和注釋信息，可幫助研究人員進(jìn)行基因組數(shù)據(jù)的可視化和分析基因組數(shù)據(jù)庫(kù)提供了豐富的基因組信息和注釋，可幫助研究人員進(jìn)行基因組學(xué)研究基因組學(xué)平臺(tái)圖像分割醫(yī)學(xué)圖像分割的人工智能技術(shù)特征提取使用AI算法提取醫(yī)學(xué)圖像特征病變識(shí)別通過(guò)AI算法識(shí)別醫(yī)學(xué)圖像中的病變圖像處理與分析方法醫(yī)學(xué)圖像處理10.人工智能生物醫(yī)學(xué)研究人工智能在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究進(jìn)展研究項(xiàng)目和資助機(jī)構(gòu)01支持生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中人工智能研究的國(guó)家級(jí)資助項(xiàng)目科學(xué)基金資助02與醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)合作開展的人工智能相關(guān)項(xiàng)目研究機(jī)構(gòu)合作03探索機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)在疾病預(yù)測(cè)中的潛力-機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)疾病預(yù)測(cè)潛力探索AI疾病預(yù)測(cè)應(yīng)用研究項(xiàng)目人工智能生物醫(yī)學(xué)合作國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議學(xué)