機器學習和人工智能席卷了世界，改變了人們的生活和工作方式。這些領域的進步引發了贊揚和批評。眾所周知，AI和ML在廣泛的領域中提供了多種應用和優勢。最重要的是，它們正在改變生物研究，從而在醫療保健和生物技術方面有了新的發現。

　　以下是生物技術中ML的一些使用案例:

　　鑒定基因編碼區

　　下一代測序通過在短時間內對基因進行測序，極大地改善了基因組學研究。因此，機器學習方法被用來發現基因組中的基因編碼區。這種基于機器學習的基因預測技術將比傳統的基于同源性的序列分析更敏感。

　　結構預測

　　以前在蛋白質組學的背景下提到過PPI。然而，ML在結構預測中的應用將準確率從70%提高到80%以上。ML在文本挖掘中的應用非常有前景，訓練集用于從許多期刊文章和搜索的二級數據庫中發現新的或獨特的藥理學靶標。

　　神經網絡

　　深度學習是神經網絡的擴展，是ML中相對較新的課題。深度學習中的術語“深度”表示數據發生變化的層數。因此，深度學習類似于多層神經結構。這些多層節點試圖模擬人腦如何工作以解決問題。ML已經使用了神經網絡。為了進行分析，基于神經網絡的ML算法需要來自原始數據集的精煉的或有意義的數據。然而，基因組測序產生的越來越多的數據使得分析重要信息變得更加困難。神經網絡的多個層過濾信息并相互作用，允許輸出被改進。

　　精神病

　　焦慮、壓力、物質使用障礙、飲食障礙和精神疾病的其他癥狀都是例子。壞消息是，大多數人沒有得到診斷，因為他們不確定自己是否有問題。這是一個驚人但殘酷的現實。直到今天，醫生和科學家在預測精神疾病方面還沒有這么有效。是的，技術創新使醫療保健專業人員能夠創造智能解決方案，不僅可以檢測精神疾病，還可以推薦適當的診斷和治療技術。

　　醫療保健中的人工智能

　　醫院和醫療保健提供商廣泛采用機器學習和人工智能(AI)來提高患者的幸福感，實施個性化治療，進行準確預測，并提高生活質量。它還被用來提高臨床試驗的效率，加速藥物開發和銷售的過程。

　　最后的想法

　　數字化的發展使得二十一世紀以數據為中心，影響著每一個企業和部門。醫療保健、生物和生物技術行業也不能幸免。企業正在尋求一種解決方案，能夠將他們的運營與強大的解決方案結合起來，并提供以系統、更快、更流暢的方式記錄、交換和傳輸數據的能力。生物信息學、生物醫學、網絡生物學和其他生物學子領域長期以來一直面臨著生物數據處理的挑戰。