我们正生活在大数据时代，这为AI驱动的多组学和健康研究打开了大门。生物医学信息的生成速度极快，每年大约产生40艾字节（或10亿吉字节）的基因组数据。
多模态数据的使用——其中多组学是一个子集——可以帮助研究人员更全面地了解疾病的工作机制，并发现新的生物标志物。这就是多组学和人工智能的交汇点。
尽管有很多兴奋点，但关于多组学的确切含义仍存在困惑。人工智能在其中扮演什么角色？它在实际医疗中可能产生什么影响？我们在一次圆桌讨论中向一个跨学科的临床医生、研究人员、学者、政策制定者和行业专业人士小组提出了这些问题。
我们的简报《AI驱动的多组学在健康领域的应用：2025年圆桌会议见解》概述了圆桌讨论的主要主题和问题。
将AI驱动的多组学付诸实践
目前，AI驱动的多组学仍处于早期阶段，主要发生在研究实验室中。在癌症领域已经看到了显著进展，罕见病、传染病和自身免疫性疾病领域也出现了有希望的发展。
这是一个我们持续关注的话题。我们希望能够更好地理解AI驱动的多组学，以及它如何能够改变研究和医疗保健。随着多组学的发展，我们希望探讨其科学、技术和社会影响。
阅读：《AI驱动的多组学在健康领域的应用：2025年圆桌会议见解》
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