人工智能开启“精准医疗”时代：高通量组学数据挖掘策略

21世纪是人工智能的时代—人脸识别应用于生活的方方面面：AlphaGo站上了围棋界的前端；21世纪又是生物医药的时代—高通量组学快速发展，从生物样本中读取数据的能力日益提升，这些数据为生物医学的发展提供扎实的信息支撑，如临床标志物筛选、疾病分子机制探索、药靶研究等。

然而，面对海量的数据，以统计检验为代表的传统分析算法已变得越来越无能为力。

在临床标志物筛选过程中，如何尽可能地去除个体差异引入的干扰噪音？

什么标准能挑选最能表征疾病特征的panel？能否实现对新测试样本的预测？

当人工智能与生物医药碰撞到一起时，会擦出怎样的火花？本期讲座，中科新生命高级学术顾问於佳乐博士分享讲座《人工智能开启“精准医疗”时代：高通量组学数据挖掘策略》，带您了解生物标志物筛选过程中的痛点难点问题，如何利用集成机器学习算法来克服这些难题，实现高效及系统的标志物研究。