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计算机工程师团队开发了AI工具，以使遗传研究更全面
佛罗里达大学的研究人员开发了用于改善遗传数据表示和精确医学的类型型，以解决医疗保健中的祖先偏见。计算机工程师的邮政团队开发了AI工具，以使遗传学研究更全面，首先出现在科学询问者上。
来源:Scientific Inquirer佛罗里达大学的研究人员正在解决医学遗传研究中的一个关键差距 - 确保它更好地代表和受益于各种背景的人。
由计算机与信息科学与工程系的助理教授Kiley Graim博士领导，重点是通过解决遗传数据中的“祖先偏见”来改善人类健康，这是大多数研究基于单个祖先的数据而引起的问题。格雷姆说，这种偏见限制了精密医学的进步，并在疾病治疗和预防方面留下了全球人口的大部分人群。
为了解决这个问题，团队开发了Thyloframe，这是一种机器学习工具，该工具使用人工智能来说明遗传数据中的祖先多样性。在美国国立卫生研究院的资金支持下，目标是改善疾病的预测，诊断和治疗方式，无论其血统如何。周一在《自然通讯》中发表了一篇描述类似物方法的论文以及如何显示精密医学结果的明显改善。
自然通讯。格雷姆（Graim）专注于基因组数据中的祖先偏见的灵感来自与医生的对话，该医生对一项研究对他多样化的患者人群的相关性感到沮丧。这次相遇使她探索了AI如何帮助弥合遗传研究中的差距。
“我对自己说，‘我可以解决这个问题，”格雷姆说，他的研究集中在机器学习和精确医学以及接受人群基因组学培训的过程中。 “如果我们的培训数据与现实世界中的数据不符，我们将使用机器学习来处理该数据。它们不是完美的，但是他们可以做很多事情来解决这个问题。”
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