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OMICS技术和人工智能（AI）方法的抽象进步正在推动我们在肝病学中朝着个性化诊断，预后和治疗策略方面的进步。本评论提供了全面的概述，以了解用于分析肝脏疾病中OMICS数据的当前AI方法的景观。我们概述了各种肝脏疾病中不同OMICS的流行率，并分类了整个研究中使用的AI方法。具体来说，我们强调了转录组和基因组分析的优势以及对其他水平的相对稀疏探索，例如蛋白质组和甲基体，这代表了新见解的未开发潜力。公开可用的数据库计划，例如癌症基因组图集和国际癌症基因组联盟，为诊断和治疗肝细胞癌的进步铺平了道路。但是，大型OMICS数据集的相同可用性仍然有限其他肝病。此外，使用复杂的AI方法来处理多组学数据集的复杂性需要大量数据来训练和验证模型，并面临通过临床实用程序实现偏见的挑战。讨论了解决数据缺乏并利用机会的策略。鉴于慢性肝脏疾病的全球负担重大，必须建立多中心合作，以生成大规模的OMICS数据，以进行早期疾病识别和干预。探索高级AI方法也是最大程度地提高这些数据集潜力并改善早期检测和个性化治疗策略的必要条件。
人工智能应用于肝病中的OMICS数据
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