机器学习和人工智能正在席卷全球，改变人们的生活和工作方式。这些领域的进步既受到赞扬，也受到批评。众所周知，AI和ML在广泛的领域提供多种应用和优势。最重要的是，他们正在改变生物学研究，导致医疗保健和生物技术领域的新发现。以下是ML在生物技术中的一些用例：基因编码区的识别下一代测序通过在很短的时间内对基因进行测序，极大地改进了基因组学研究。因此，机器学习方法被用来发现基因组中的遗传编码区域。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灵敏。之前在蛋白质组学的背景下提到过结构预测PPI。然而，将ML应用于结构预测将准确率从70%提高到80%以上。ML在文本挖掘中的应用非常有前途，其中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点。使用神经网络进行深度学习是神经网络的扩展，是ML中一个相对较新的主题。深度学习中的“深度”一词是指数据发生变化的层数。因此，深度学习类似于多层神经架构。这些多层节点试图模拟人脑如何解决问题。机器学习已经在使用神经网络。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或有意义的数据。然而，基因组测序产生的数据量越来越大，使得分析重要信息变得更加困难。神经网络的多层过滤信息并相互作用，从而改善输出。精神病焦虑、压力、物质使用障碍、进食障碍和精神疾病的其他症状就是例子。坏消息是大多数人都没有得到诊断，因为他们不确定自己是否有问题。这是一个惊人而又残酷的现实。直到今天，医生和科学家在预测精神疾病方面还没有那么有效。是的，技术创新使医疗保健专业人员能够创建智能解决方案，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。医疗保健中的人工智能医院和医疗保健提供者广泛采用机器学习和人工智能(AI)来改善患者的健康状况、实施个性化治疗、做出准确的预测并提高生活质量。它还用于提高临床试验的效率，加快药物开发和上市进程。FinalThoughts数字化的发展使21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。企业正在寻找一种能够将其运营与功能强大的解决方案集成的解决方案，该解决方案能够以系统、更快、更顺畅的方式记录、交换和传输数据。生物信息学、生物医学、网络生物学等生物子领域长期以来都面临着生物数据处理的挑战。
