《精准肿瘤学中的人工智能》：基于人工智能的Alphafold

　　AlphaFold是人工智能在准确预测复杂蛋白质结构方面的计算能力的一个杰出例子。一篇新的评论文章探讨了AlphaFold的最新进展及其对预测医学的潜在影响。这篇文章发表在同行评审期刊《精准肿瘤学中的人工智能》上。

　　

AlphaFold是人工智能在准确预测复杂蛋白质结构方面的计算能力的一个杰出例子。一篇新的评论文章探讨了AlphaFold的最新进展及其对预测医学的潜在影响。这篇文章发表在同行评审期刊《精准肿瘤学中的人工智能》上。

Sarah Cannon研究所的医学博士Vivek Subbiah及其合著者描述了向预测医学的转变，其中人工智能与基因组数据相结合，彻底改变了我们对疾病的理解，促进了药物设计，并实现了个性化治疗。然而，这种发展也带来了挑战，这篇综述强调了预测蛋白质功能、结合动力学和热力学性质对有效药物开发的重要性。

随着人工智能与临床数据的融合，作者强调，“围绕患者隐私和负责任的人工智能使用的伦理考虑变得至关重要。”该综述提出了一个假设的结直肠癌患者旅程，强调了人工智能驱动的预测如何加速个性化疫苗的开发并促进适应性临床试验。“AlphaFold预测蛋白质结构的突破性能力将彻底改变预测医学，推动药物设计和个性化治疗。Vivek Subbiah博士及其合著者在最近的一篇《精准肿瘤学中的人工智能》综述中阐明了这一革命性的转变，同时解决了将人工智能与临床数据相结合的关键挑战和伦理问题。《精准肿瘤学》人工智能主编道格拉斯·弗洛拉医学博士说。

《精准肿瘤学中的人工智能》是唯一一本致力于推进人工智能在临床和精准肿瘤学应用的同行评审期刊。《华尔街日报》由医学博士道格拉斯·弗洛拉(Douglas Flora)主编牵头，由多元化和有成就的国际专家团队提供支持，为前沿研究和前沿问题提供了一个备受瞩目的论坛，重点介绍了该领域内快速发展的重要研究和行业相关进展。有关完整信息，请访问精准肿瘤学中的人工智能网站。

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