生物醫學工程是一個獨特的跨學科領域,它將工程原理與生物學和醫學的復雜性相結合,旨在通過開發改善醫療診斷、治療和患者護理的技術來增強醫療保健。 從設計 MRI 機器和假肢等最先進的醫療設備,到開發組織工程和藥物輸送的尖端技術,生物醫學工程師處于醫療創新的最前沿。
隨著醫療保健行業面臨當今的挑戰,例如全球人口老齡化、醫療保健費用不斷上升以及對個性化醫療的需求不斷增長,生成式人工智能可以成為藥物開發和醫療保健領域的一項高度變革性技術,為加速藥物發現提供無與倫比的機會 、定制假肢設計并增強醫學成像。
連接醫學和技術:
藥物發現:Atomwise 等商業技術和化學信息學 RDKit 等開源平臺可以通過預測分子特性來加速藥物發現。 Microsoft 最近開源的 EvoDiff 可用于發現新藥物和療法的蛋白質序列。
假肢設計:3D Systems 醫療建模等商業工具和 Open Bionics 等開源解決方案可以設計定制假肢和植入物。
醫學成像:Nanox AI 等商業平臺和 ITK Insight Toolkit 等開源工具可以提高醫學圖像質量,幫助更準確的診斷。
審核編輯:黃飛
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原文標題:生成式人工智能和機器學習如何應用于生物醫學工程?
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