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人工智能系统可以协助医疗专业人员做出临床决策。例如，机器学习模型可以帮助预测患者结果、推荐治疗方案并根据患者数据和医学文献识别潜在的药物相互作用。生物统计学在设计和验证这些人工智能模型方面发挥着作用。在药物研究中，人工智能可以通过分析大量分子数据集、预测潜在候选药物和模拟药物相互作用来加快药物发现过程。生物统计学家可以与人工智能科学家一起设计实验、评估发现的统计意义，并确保结果稳健且可重复。人工智能广泛应用于基因组学和蛋白质组学研究，用于 DNA 序列分析、蛋白质结构预测和识别与疾病相关的遗传标记等任务。生物统计学对于设计实验、进行遗传关联研究和评估遗传发现的统计意义至关重要 [1-3]。
人工智能与生物统计学
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