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Künstliche Intelligenz in der molekularen Medizin: Einblicke von Charlotte Bunne
Charlotte Bunne, Leiterin der Gruppe für künstliche Intelligenz in der molekularen Medizin an der EPFL, entwickelt diagnostische Werkzeuge, die auf KI-Technologien basieren. Dabei geht es darum, die besten Behandlungsmethoden für Patienten vorherzusagen und den Krankheitszustand der Patienten zu verstehen. Ein zentrales Element ihrer Arbeit ist die Anpassung von KI-Algorithmen, um die einzigartigen molekularen Profile von Patienten zu analysieren.
Während KI große Fortschritte in Bereichen wie Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung gemacht hat, unterscheidet sich biologische Datenanalyse grundlegend. Messungen sind indirekt, multimodal und dynamisch. Daher ist es notwendig, spezifische KI-Architekturen und Lernalgorithmen zu entwickeln, die auf die Komplexität biologischer Systeme zugeschnitten sind.
In der Schweiz werden bedeutende Anstrengungen unternommen, um interoperable Dateninfrastrukturen zu schaffen. Diese ermöglichen es, auf eine Vielzahl von repräsentativen Patientendaten zuzugreifen, die für die Entwicklung von KI-Algorithmen entscheidend sind. Durch die enge Zusammenarbeit mit Klinikern können diese Technologien nahtlos in klinische Routinen integriert werden.
Ein weiteres Ziel von Bunnes Arbeit ist die Entwicklung von KI-gestützten virtuellen Zellen, die als Simulator für Zellverhalten fungieren. Mit fortschrittlichen Messtechniken und KI-Architekturen soll es möglich werden, das Verhalten von Molekülen und Zellen unter verschiedenen Bedingungen zu simulieren und zu verstehen.
Während KI große Fortschritte in Bereichen wie Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung gemacht hat, unterscheidet sich biologische Datenanalyse grundlegend. Messungen sind indirekt, multimodal und dynamisch. Daher ist es notwendig, spezifische KI-Architekturen und Lernalgorithmen zu entwickeln, die auf die Komplexität biologischer Systeme zugeschnitten sind.
In der Schweiz werden bedeutende Anstrengungen unternommen, um interoperable Dateninfrastrukturen zu schaffen. Diese ermöglichen es, auf eine Vielzahl von repräsentativen Patientendaten zuzugreifen, die für die Entwicklung von KI-Algorithmen entscheidend sind. Durch die enge Zusammenarbeit mit Klinikern können diese Technologien nahtlos in klinische Routinen integriert werden.
Ein weiteres Ziel von Bunnes Arbeit ist die Entwicklung von KI-gestützten virtuellen Zellen, die als Simulator für Zellverhalten fungieren. Mit fortschrittlichen Messtechniken und KI-Architekturen soll es möglich werden, das Verhalten von Molekülen und Zellen unter verschiedenen Bedingungen zu simulieren und zu verstehen.
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Dieser Artikel wurde vollständig oder teilweise durch eine Künstliche Intelligenz (KI) erstellt. Obwohl wir bemüht sind, genaue und aktuelle Informationen bereitzustellen, können wir keine Garantie für die Richtigkeit oder Vollständigkeit des Inhalts übernehmen. Bitte überprüfen Sie alle Informationen und ziehen Sie bei Bedarf eine fachkundige Beratung hinzu.