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一种新的测试方法：Zhenis Ismagambetov 实施自动化解决方案以推进生物医学研究
Public Sapient 的一位 QA 工程师分享了他在为美国国立卫生研究院开发的屡获殊荣的 BRICS 项目中实施自动化解决方案的经验。人工智能算法在生物医学研究中的应用是 2024 年的一个增长趋势。例如，10 月，美国国家卫生与护理卓越研究所向 […] 展示了人工智能技术
来源:AI Time JournalPublic Sapient 的一名 QA 工程师分享了他在为美国国立卫生研究院开发的获奖项目 BRICS 中实施自动化解决方案的经验。
AI 算法在生物医学研究中的应用是 2024 年的一个增长趋势。例如，10 月，美国国立卫生与护理卓越研究所展示了用于分析 X 射线以检测骨折的 AI 技术，而 2024 年 11 月，美国国立卫生研究院开发了一种 AI 算法，可帮助将潜在志愿者与临床试验进行匹配。然而，尽管 AI 技术有可能彻底改变医学研究，但需要进行彻底的测试才能安全地实施并造福医生和患者。
分析 X 射线以检测骨折，Zhenis Ismagambetov 是一位质量保证工程师，在 QA、API 测试和自动化方面拥有丰富的经验，他创造了一种原创的综合 QA 方法，目前在美国国立卫生研究院的生物医学研究信息计算系统项目中工作。他分享了他对自动化在医学研究中日益增长的作用、其好处以及最佳实现方式的看法。他的方法为所有行业的 QA 和测试团队提供了宝贵的见解，而不仅限于这一特定的研究领域。
自动化日益增长的作用
“尽管越来越多地采用自动化方法，但缺乏自动化仍然是许多团队面临的主要问题之一，”Zhenis Ismagambetov 指出。由于仍然有很多团队依赖手动测试，这会减慢开发过程并产生额外的错误风险。此外，手动测试很难扩大规模，因此随着软件范围的扩大，其效率会显著下降。解决此问题的唯一方法是开发和实施可靠的自动化方法来重复执行任务。