¡Un gran avance! La IA confirmó 17.000 tipos de síntomas de enfermedades, pero ¿la enfermedad "enfermedad solitaria" no se ha repetido en mucho tiempo?

“Si eres un paciente paranoico, puedes usarlo para siempre”.

Director del Centro de Intercambio Internacional de China Long Bi Jing Quanzeng Yu Reunión 2022.

罕见性、衮名义。 Este es un tipo de enfermedad que tiene un bajo nivel de enfermedad . Debido al pequeño número de pacientes, la demanda en el mercado es pequeña, la dificultad para investigar materiales es alta, el período es largo y la dificultad para tratar la enfermedad es baja. Sin embargo, la gran mayoría de los pacientes enfermos son difíciles de tratar al llegar al hospital, lo que supone un verdadero problema.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) tiene actualmente más de 7000 casos de enfermedades en el mundo, y hay un 10% de casos de enfermedades en el mundo, y existe una gran demanda de tratamiento médico. En las graves circunstancias actuales, ¿cómo puedo ver la enfermedad y cómo puedo curarla?

Este es un «pequeño paso» hacia el prometedor futuro de la inteligencia artificial (IA).

Hace un día, llegué al instituto de investigación de Buddha Medical College y el autor conjunto abrió el nombre de TxGNN's AI. El modelo es un nuevo método para desarrollar el modelo físico de la enfermedad y los síntomas que se pueden curar. Existen muchos tipos de enfermedades para elegir, entre las cuales hay muchas enfermedades y los métodos de tratamiento actuales. La proporción del modelo de IA similar para la reutilización de objetos en la misma categoría, TxGNN tiene un promedio alto del 50% en términos de objetos seleccionados y una alta tasa de finalización del 35% en términos de contraindicaciones para los objetos.

La revisión de investigación “Un modelo fundamental para la reutilización de fármacos centrada en el médico” se publicó en Nature Medicine, Volumen 1.

¿Cómo la IA fomenta la reutilización de objetos?

Estrategia de reutilización de alimentos (medicamentos) (repurposeing), uso natural de la seguridad y eficacia física existentes, posible uso de material nuevo. Sin embargo, en este caso, los diversos métodos utilizados son coincidentes y oportunistas, y el problema del examen físico del objeto es muy difícil de resolver.

Bajo estos diversos antecedentes, TxGNN sigue vivo, el nuevo uso de los recursos físicos ha llegado a un avance sexual revolucionario y tiene un enorme potencial durante la exposición actual.

TxGNN es una especie de modelo de pared básico de la red de Dios (GNN), reutilización del objeto original para la puerta. Puede utilizar diferentes métodos, TxGNN Esta es una biblioteca de conocimiento médico (KG), que actualmente existe en el sistema de conocimiento de la ciencia médica. Durante este tiempo, el sistema de medicamentos se introducirá en cada espacio de exhibición potencial y será responsable de las enfermedades específicas y sus posibles tratamientos. La base de conocimientos incluye 17080 tipos de enfermedades, 7957 tipos de animales, 27671 tipos de proteínas y otros conceptos médicos, todos ellos proporcionados por TxGNN.

TxGNN es un modelo de pared básico para la reutilización de objetos, un número limitado de tratamientos y un número finito de moléculas para la identificación de enfermedades. (Fuente: este artículo)

Durante la presentación real, TxGNN demostró su gran capacidad de conducción. Considerando los 8 métodos diferentes existentes, TxGNN ha mostrado excelentes resultados en el entorno actual. El número real de pruebas en el texto original fue del 19%, y la tasa real de pruebas en TxGNN fue del 19%, y la tasa fue del 23,9%.

En consecuencia, TxGNN no tiene actualmente potencial para alcanzar nuevos usos y, dadas las circunstancias del actual plan de tratamiento médico, es seguro que la planta podrá ser explotada. En este caso, es importante señalar que el tratamiento de la enfermedad es muy importante, porque en el 95% de los casos no está disponible actualmente y es posible crear un nuevo producto rápidamente.

图｜TxGNN Condiciones aplicables y contraindicaciones. (Fuente: este artículo)

Excluyendo la capacidad de conducir, TxGNN tiene un diseño especial que le permite comprender el modelo y es utilizado por investigadores asistentes médicos para comprender el modelo de conducción del modelo. Este modelo tiene muchos caminos de múltiples saltos y conexiones potenciales entre los objetos y la enfermedad.

No es posible explicar las capacidades de una determinada especie, cuántas enfermedades específicas son posibles y las capacidades proporcionadas por la ruta de conocimiento médico detallado, y las capacidades del usuario se pueden rastrear hasta la ciencia avanzada. Mediante este proceso, TxGNN ha superado el "problema de caja negra" que tiene el modelo de IA en la práctica médica, y el modelo tiene un alto grado de solubilidad y confianza.

Explicador de TxGNN Apertura de ruta fácil de entender y con múltiples saltos, y traducción al japonés fácil de entender. (Fuente: este artículo)

El equipo de investigación TxGNN ha estado trabajando en el desarrollo del programa de investigación actual y ha logrado resultados inspiradores. Durante el desempeño real, el rendimiento de TxGNN es altamente consistente con el uso de materiales no exclusivos.

Por ejemplo, actualmente hay 1.272.085 pacientes en total, y los investigadores están analizando el número de pacientes, y el inventario actual de TxGNN se está utilizando actualmente en una pequeña cantidad de pacientes. Análisis de log(OR) (relación de componentes), TxGNN 107%, cada paso confirma la efectividad del modelo en el entorno del piso real.

图｜Sistema de instalaciones médicas de gran tamaño 统中评估 Resultados de avance de TxGNN. (Fuente: este artículo)

Un ejemplo específico es TxGNN, el candidato más prometedor para la producción de Deferasirox, un tratamiento potencial para la enfermedad de Wilson.该药讯临中已应用于治疗铁载载讽对，TxGNN通过过其解释块宗实铁酮可通过代谢迯对 Wilson Pathological Treatment 产生积极对对. Los resultados de la investigación comparativa en la literatura médica y la racionalidad científica del modelo.

En el contexto de un largo período de desarrollo de los materiales existentes y de grandes elogios hacia Narimoto, TxGNN está ofreciendo actualmente usos cada vez más novedosos de los materiales existentes.

En el futuro, esta tecnología se perfeccionará constantemente, se acelerará el crecimiento prometedor, se acelerará el desarrollo de plantas y se harán esfuerzos especiales para que el uso de los pacientes médicos esté "disponible".

En el campo médico, la IA es muy posible

Más allá del ámbito de las enfermedades, la IA también está disponible en otras áreas médicas.

En septiembre de 2019, la empresa de investigación de fisiología de inteligencia artificial Insilico Medicine abrió el primer nombre para la fórmula generacional AI Plateau de GENTRL, que se utiliza para diseñar nuevos tratamientos para el cáncer y otras enfermedades. Uso general de GENTRL, utilizado por investigadores 21. El efecto de supresión de la fuerza del receptor de estructura de la proteína 1 (DDR1) es grande y corto.

En 2022, un equipo de investigadores del Dungeon Cancer Research Institute realizará una prueba de prototipo, que estará disponible en 24 a 48 minutos. Otros han utilizado el análisis de IA para determinar la magnitud de sus propios problemas y mejorar el método inmediato, confirmando que la reacción física del paciente es negativa.

En 2023, Nuance Communications introducirá un nuevo tipo de lenguaje de conducción de IA, que será muy activo. Dragon Ambient Experience (DAX) Express.该计划认认证过过设计许许、过过过过过过过过pa tient认诗讗喗录录的实时转录、实陈帮帮减轻临临动论连转录. 该计划划认证过过设计术语、连过进过过过paciente论论讗喗喗录的实时转录、实陈帮帮减轻临临论动运转录.

En 2024, el equipo de investigación de la Escuela de Medicina de Buddha y sus coautores presentaron el modelo "Fundamentos de imágenes patológicas infantiles (CHIEF)", que se utilizó en el campo de la especialización en imágenes patológicas y la revisión sistemática en curso de las enfermedades oncológicas. Basado en un total de 11 categorías de enfermedades cancerosas y 15 pacientes, CHIEF tiene una tasa de éxito del 94% en el tratamiento de enfermedades cancerosas y actualmente es el mejor método de IA del mundo.

Si tiene alguna duda respecto al uso de IA, puede mejorar su capacidad para mejorar su resistencia a las enfermedades reutilizando materiales vegetales y mejorando su flujo.

Autor: Ruan Wen-yun