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人工智能 (AI) 已广泛应用于生物技术，以解决各种问题。例如，这些包括药物发现 [1]、药物安全 [1]、功能和结构蛋白质组学/基因组学 [2-4]、代谢组学 [5]、药理学 [6]、药物遗传学和药物基因组学 [7] 等 [8-11]。该领域的未来发展在很大程度上取决于生物技术研究人员有效使用先进 AI 解决方案的能力。生物技术行业目前严重依赖数据存储、过滤、分析和共享。全球的生物技术公司和各种医疗保健组织已经维护着庞大的数据库。药物制造、各种化合物的化学分析、RNA 和 DNA 测序、酶研究和其他类似的生物过程都需要 AI 软件解决方案的强大支持，以加快速度并减少人为错误。重要的是从一开始就强调，我们今天描述的所有成功的 AI 都完全依赖数字技术来发挥作用。因此，数字化是迈向任何 AI 应用的第一步。在许多情况下，人工智能系统与其他数字技术集成，例如传感器、执行器（信息物理系统 (CPS)，通常简称为机器人）以及实现任务自动化和数据收集和分析的技术。总体而言，人工智能的开发和使用依赖于数字技术——其基础是数字计算机。数字化转型是指利用数字技术从根本上改变公司、组织、研究机构和大学的运作方式。在生物技术背景下，数字化转型可能涉及引入新技术和新工艺
生物技术领域的人工智能当前趋势
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