俄勒岡州科瓦利斯——俄勒岡州立大學(xué)工程學(xué)院的一項新研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以提供強(qiáng)大的新工具，用于推進(jìn)個性化醫(yī)療、護(hù)理，根據(jù)患者生物學(xué)和疾病特征的獨特方面優(yōu)化其結(jié)果。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，其中計算機(jī)系統(tǒng)使用算法??和統(tǒng)計模型來尋找數(shù)據(jù)趨勢，在細(xì)胞水平上解決了生物系統(tǒng)中長期無法解決的問題，俄勒岡州立大學(xué)的布賴恩·D·伍德說。與當(dāng)時的 OSU 博士的研究牛津大學(xué)的學(xué)生 Ehsan Taghizadeh 和 Helen M. Byrne。
“這些系統(tǒng)往往具有很高的復(fù)雜性——首先是因為大量的單個細(xì)胞，其次是因為細(xì)胞的行為方式高度非線性，”環(huán)境工程教授伍德說。“非線性系統(tǒng)對放大方法提出了挑戰(zhàn)，這是研究人員可以在通常最相關(guān)的更大尺度上準(zhǔn)確模擬生物系統(tǒng)的主要手段。”
科學(xué)或數(shù)學(xué)中的線性系統(tǒng)意味著系統(tǒng)輸入的任何變化都會導(dǎo)致輸出成比例的變化;例如，線性方程可能描述一個坡度，水平距離每增加一英尺，垂直方向增加 2 英尺。
非線性系統(tǒng)不是這樣工作的，世界上的許多系統(tǒng)，包括生物系統(tǒng)，都是非線性的。
這項由美國能源部部分資助并發(fā)表在《計算物理學(xué)雜志》上的新研究是使用機(jī)器學(xué)習(xí)解決非線性系統(tǒng)建模問題和理解人體組織中可能發(fā)生的復(fù)雜過程的首批例子之一，伍德說。
“機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)為我們提供了一種新工具，可以解決我們以前無法解決的問題，”他解釋道。“雖然工具本身不一定是新的，但我們擁有的特定應(yīng)用程序卻大不相同。我們開始以更受限的方式應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，這使我們能夠解決以前無法解決的物理問題。”
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