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人工智能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了商品化，從專業(yè)資源轉(zhuǎn)變?yōu)榘┌Y研究人員易于獲取的工具�；�于AI的工具不僅可以在日常工作流程中提高研究生產(chǎn)力，還可以從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中提取隱藏信息，從而推動(dòng)新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。掌握這些工具的基礎(chǔ)知識(shí)對(duì)于每位癌癥研究人員來說都是有益的。傳統(tǒng)生物學(xué)研究背景的研究人員可以通過現(xiàn)成的軟件使用基于AI的工具，而計(jì)算背景更強(qiáng)的研究人員則可以開發(fā)自己的基于AI的軟件流程。

2024年5月16日，Nature Reviews Cancer上發(fā)表了一篇綜述：A guide to artificial intelligence for cancer researchers，為非計(jì)算背景的癌癥研究人員提供了一份實(shí)用指南，幫助他們理解AI工具如何為他們帶來益處。

本綜述旨在提供實(shí)用指南，側(cè)重于癌癥研究中與人工智能相關(guān)的關(guān)鍵概念和工具，包括圖像分析、自然語言處理 (NLP) 和藥物發(fā)現(xiàn)方面的應(yīng)用，還將舉例說明非計(jì)算研究人員如何開始在自己的工作中有效使用AI。

人工智能是一組計(jì)算技術(shù)，旨在使機(jī)器能夠執(zhí)行通常由人類完成的任務(wù)。在過去的幾十年里，人工智能已經(jīng)從一種理論構(gòu)建逐漸發(fā)展成為現(xiàn)實(shí)世界中的強(qiáng)大工具。特別是在生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域，AI的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成果。癌癥作為威脅人類健康的重大疾病之一，其研究一直備受關(guān)注。近年來，AI在癌癥研究中的應(yīng)用日益增多，為癌癥的預(yù)防、診斷和治療提供了新的思路和方法。

在癌癥研究中，AI技術(shù)可以幫助研究人員從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息，發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)規(guī)律，提高研究效率。AI在癌癥研究中的應(yīng)用主要依賴于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)。

圖1 癌癥研究中的人工智能工作流程。

一、AI在癌癥研究中的應(yīng)用

1、圖像分析

在癌癥研究中，圖像分析是一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。無論是通過顯微鏡觀察細(xì)胞樣本，還是通過醫(yī)學(xué)影像技術(shù)如CT掃描或MRI來評(píng)估腫瘤情況，都需要對(duì)大量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。AI技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)算法，已經(jīng)在這一領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖像中的特定模式，研究人員可以快速準(zhǔn)確地檢測腫瘤、評(píng)估腫瘤大小和位置，以及預(yù)測治療效果等，為制定個(gè)性化的治療方案提供依據(jù)。

2. 自然語言處理

在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，自然語言處理（NLP）技術(shù)被廣泛應(yīng)用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有用信息。對(duì)于癌癥研究人員來說，這可能包括從醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)、從臨床報(bào)告中提取患者信息，以及從社交媒體等來源中收集與癌癥相關(guān)的公眾觀點(diǎn)。AI驅(qū)動(dòng)的NLP工具可以幫助研究人員快速處理和分析這些數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的研究線索，并加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的過程。

圖 2 癌癥研究中基于文本的假設(shè)人工智能工作流程

3. 藥物發(fā)現(xiàn)

藥物發(fā)現(xiàn)是癌癥研究中的另一個(gè)重要領(lǐng)域。傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)過程往往耗時(shí)耗力，且成功率較低。AI技術(shù)的引入為藥物發(fā)現(xiàn)帶來了新的可能性。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，研究人員可以預(yù)測化合物的生物活性、優(yōu)化藥物設(shè)計(jì)，并加速候選藥物的篩選過程。此外，AI還可以用于優(yōu)化藥物設(shè)計(jì)，提高藥物的療效和降低副作用。

二、非計(jì)算研究人員如何開始使用AI

對(duì)于非計(jì)算背景的癌癥研究人員來說，開始使用AI可能是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。然而，隨著越來越多的現(xiàn)成軟件和工具的出現(xiàn)，這一過程已經(jīng)變得更加容易。以下是一些建議，幫助非計(jì)算研究人員開始在自己的工作中有效使用AI：

1.了解基本概念

首先，了解AI的基本概念和技術(shù)原理是非常重要的。這包括了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等基本概念，以及它們?nèi)绾螒?yīng)用于癌癥研究中的不同領(lǐng)域。通過閱讀相關(guān)文獻(xiàn)和參加在線課程，研究人員可以建立對(duì)AI技術(shù)的基本理解。

2.選擇合適的工具

根據(jù)自己的研究需求和技能水平，選擇適合的AI工具是非常重要的。有許多現(xiàn)成的軟件和工具可供選擇，包括用于圖像分析的深度學(xué)習(xí)框架、用于自然語言處理的文本挖掘工具，以及用于藥物發(fā)現(xiàn)的預(yù)測模型等。研究人員可以通過搜索在線資源或咨詢專家來找到適合自己的工具。

3. 學(xué)習(xí)使用工具

一旦選擇了合適的工具，研究人員就需要學(xué)習(xí)如何使用它們。這包括了解工具的界面和功能、掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練的方法，以及學(xué)習(xí)如何解釋和評(píng)估模型的結(jié)果。通過查閱文檔、參加培訓(xùn)課程或與其他用戶交流，研究人員可以逐步掌握這些技能。

4. 尋求合作

對(duì)于非計(jì)算研究人員來說，與計(jì)算專家或數(shù)據(jù)科學(xué)家合作可能是一個(gè)很好的選擇。通過與他們合作，研究人員可以獲得更深入的指導(dǎo)和技術(shù)支持，從而更好地利用AI工具進(jìn)行癌癥研究。

5. 實(shí)踐應(yīng)用

最后，將AI技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際研究中是非常重要的。通過在自己的研究項(xiàng)目中實(shí)踐使用AI工具，研究人員可以逐步熟悉這些工具的操作方法，并發(fā)現(xiàn)它們在癌癥研究中的潛力和局限性。同時(shí)，他們還可以與其他研究人員分享自己的經(jīng)驗(yàn)和成果，推動(dòng)AI在癌癥研究領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和發(fā)展。

總結(jié)

人工智能已經(jīng)成為癌癥研究中不可或缺的一部分，為癌癥的預(yù)防、診斷和治療提供了新的思路和方法。本文為非計(jì)算背景的癌癥研究人員提供了一份關(guān)于AI在癌癥研究中應(yīng)用的實(shí)用指南，未來，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，我們有理由相信它將為癌癥研究帶來更多的突破和進(jìn)步。

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