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作为近年来技术变革的重要力量，云计算、大数据、人工智能等信息技术在生物医药领域展示了极大的应用潜力，已经成为药物研发过程中缩短研究周期、节省研发成本、提升实验成功率的核心生产力。人工智能技术与生物医学大数据的交叉融合正在开启生物医学研究新范式。如利用AI快速筛选出具有潜在药效的靶点，抑或进行临床试验方案预测和小分子大分子的毒理预测等，如今已经成为不少生物医药企业研发过程中应用的重点领域。

伯杰医学健康X研究院乘着时代的风，也正在开启自己的数据科学之路。我们将在临床数据研究、检测产品开发、疾病诊断等领域开启人工智能的探索，通过多元分析、机器学习与深度学习等方式，为后续的研发工作赋能。

多元分析是一类统计学方法，即通过同时考虑多个变量之间的关系，揭示数据中的复杂模式和趋势。多元分析在生物医学研究领域中同样扮演着重要角色，它可以帮助研究者更好地理解复杂的生物医学数据。

多元分析工作主要用于揭示实验和观察数据中的复杂关联，特别是多自变量和多因变量之间的关联。多元分析常用的方法主要有降维和排序、聚类、时间序列分析和对应的因果分析。对复杂微生物组数据还需要探讨多自变量和多因变量之间的关联，通常采用基于线性空间的方法，尽量在考虑自变量之间的关系的同时，量化自变量对因变量的影响。

机器学习是一种基于数据的学习方式，通过从数据中自动学习模式并进行预测和分类。作为高度交叉融合的前沿学科领域，以机器学习为代表的人工智能技术在生物医药领域可替代大量实验，对药物结构、功效等进行快速分析，以达到缩短试验周期、节省成本、促进新药发现、提升试验成功率等目的。

多元分析与机器学习区别：

• 机器学习更在乎模型的性能，多元分析更关注清晰地理解数据；

• 机器学习训练模型时需要预留部分数据用于评估模型性能，多元分析则把全部数据提供给算法，读取解释性结果。

深度学习是一种神经网络技术，通过模拟人脑神经网络的连接方式，实现对复杂数据的处理和分析。用深度学习技术赋能生物医学研究，可大大提高研发效率，推动完善生物医药产业生态。

在生物医学领域，深度学习优先用于无法直观获得特征的数据处理工作。典型的有，自然语言病历文本、DNA和蛋白质序列、语音片段等。深度学习可以完成对这些数据的分类、回归、特征提取任务。伯杰医学健康X研究院现采用的模型为transformer类模型，主要是大语言模型。